Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Cette séance de cours porte sur l'analyse des composantes principales (APC) en tant que technique de réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur la sélection non supervisée des caractéristiques et le prétraitement des données. L'instructeur explique l'algorithme PCA, le processus de réduction de la dimension des vecteurs de caractéristiques, et l'interprétation des résultats par l'encodage et le décodage. La séance de cours s'inscrit également dans les dérivations géométriques et algébriques de PCA, illustrant le concept à travers des représentations matricielles et la reconstruction des données originales à partir de vecteurs réduits.