Learn more about Principal Component Analysis (PCA)
En savoir plus sur l'Analyse en Composantes Principales (ACP)
One of the most commonly used methods is Principal Component Analysis (PCA). PCA seeks to find the principal directions in the data that explain most of the observed variance. To do this, we use the notion of covariance. Let's represent our data set, made up of n observations (samples) and p variables (characteristics), by a matrix X of size n x p. Before applying PCA, it is often recommended to standardize the variables so that they have zero mean and unit variance, so that variables with different scales don't dominate the analysis.
L’une des méthodes les plus couramment utilisées est l’Analyse en Composantes Principales (ACP). L’ACP cherche à trouver les directions principales des données qui expliquent la plus grande partie de la variance observée. Pour cela, nous utilisons la notion de covariance. Représentons notre ensemble de données, composé de n observations (échantillons) et p variables (caractéristiques), par une matrice X de taille n x p. Avant d’appliquer l’ACP, il est souvent recommandé de standardiser les variables pour qu’elles aient une moyenne nulle et une variance unitaire, afin que les variables avec des échelles différentes ne dominent pas l’analyse.