Séance de cours
Réduction de dimensionnalité: PCA & t-SNE
Description
Cette séance de cours couvre les concepts d'analyse des composantes principales (APC) et d'intégration des voisins stochastiques (t-SNE) pour la réduction de dimensionnalité. PCA se concentre sur la recherche des directions de la variance maximale dans les données, tandis que t-SNE vise à préserver la topologie des données dans un espace à faible dimension. La séance de cours explique les principes mathématiques qui sous-tendent ces méthodes et leurs applications dans la visualisation des données à haute dimension.
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