Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans les transformations matricielles, essentielles à la compréhension des systèmes mathématiques et du monde réel.
Couvre la théorie et les applications de l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la réduction des dimensions et les vecteurs propres.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.
Couvre l'analyse des composantes principales pour l'estimation de la forme de la courbe de rendement et la réduction des dimensions dans les modèles de taux d'intérêt.
Explore la réduction des dimensions linéaires grâce à la PCA, à la maximisation de la variance et à des applications réelles telles que l'analyse des données médicales.
