L’analyse en composantes principales comme technique de réduction de la dimensionalité des données
Dates:
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15 déc. 2021, 12:00 à 13:00 Sur zoom (le lien vous sera envoyé suite à votre inscription) Cette activité est en français |
Serge Vicente, Ph.D Statistique Professeur enseignant Département des enseignements généraux, ÉTS Statisticien consultant au BCS |
Inscription |
L’analyse en composantes principales est une technique statistique développée dans le contexte de données multivariées, dont les origines remontent au début du XXe avec les travaux de Karl Pearson. Technique exploratoire par excellence, son principal but est de réduire un grand ensemble de variables corrélées entre elles à un plus petit ensemble de variables non corrélées, que l’on nomme les composantes principales. Cette réduction permet de capter et résumer l’information contenue dans le jeu de données au moyen de quelques variables uniques, les composantes principales, en éliminant les variables redondantes qui contiennent essentiellement la même information. Les composantes principales sont ensuite utilisées au lieu des variables originales dans des contextes spécifiques. La présentation touchera les points suivants :
- théorie et concepts de l’analyse en composantes principales;
- applications statistiques de l’analyse en composantes principales et
- exemple pratique avec un vrai jeu de données.
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