PCA: Concepts clés

Cette séance de cours couvre les concepts clés de l'analyse des composantes principales (APC), y compris ses propriétés de réduire la dimensionnalité des données et les caractéristiques d'extraction. L'instructeur explique comment l'APC utilise les corrélations existantes entre les points de données et leurs applications comme méthode de compression pour le stockage des données, le prétraitement avant classification et les scénarios d'exercice. Les exercices comprennent la réduction de la dimensionnalité des ensembles de données, le prétraitement pour la classification, l'interprétation des projections de l'APC et des vecteurs propres, et le choix des vecteurs propres optimaux. De plus, l'APC est appliquée aux images et aux visages pour démontrer son efficacité dans l'extraction des fonctionnalités et l'analyse des données.