PCA: Directions de la plus grande variance

Cette séance de cours couvre le concept d'analyse des composantes principales (APC) et son application pour trouver les directions de la plus grande variance dans un ensemble de données. Il explique comment PCA peut être utilisé pour réduire la dimensionnalité des données et visualiser des ensembles de données à haute dimension. La séance de cours examine également le processus de décorrelation des données à l'aide de PCA, l'exploration de l'ensemble de données sur le vin, et les limites de PCA dans la réduction des dimensions.