Analyse des composantes principales : matrice de covariance et valeurs propres

Cette séance de cours porte sur le concept d'analyse des composantes principales (APC) appliqué aux données en mettant l'accent sur la maximisation de la variance. Parmi les sujets abordés, mentionnons la formulation du calcul de la matrice de covariance empirique de la lagrangien augmentée et la recherche du deuxième composant PC par l'intermédiaire des valeurs propres. La séance de cours examine également le vecteur eigen correspondant à la plus grande valeur eigen et à sa signification.