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PCA_IN_PYTHON

Ce dépôt GitHub propose un guide complet sur l'Analyse en Composantes Principales (ACP) en utilisant Python.

Introduction

L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une technique fondamentale de réduction de dimensionnalité et de visualisation de données. Ce guide vise à fournir une compréhension approfondie de l'ACP et à expliquer comment l'implémenter en utilisant Python.

Contenu

Le guide est divisé en plusieurs chapitres pour une exploration progressive et approfondie de l'ACP :

1. Analyse en composantes principales (ACP)

   • Principe de l’analyse en composantes principales (ACP)
     • Introduction au concept de l'ACP et son utilité dans l'analyse des données.
   • Analyse des proximités entre individus
     • Exploration des distances et de l'inertie entre individus dans un espace de données.
   • Analyse des relations entre les variables
     • Étude des relations entre les variables à travers les matrices de covariances et de corrélations.

2. Organisations des calculs

   • Calculs (1) – Diagonalisation de la matrice des corrélations
     • Méthodes pour diagonaliser la matrice des corrélations et extraire des informations importantes.
   • Calculs (2) – Décomposition en valeurs singulières
     • Utilisation de la décomposition en valeurs singulières pour effectuer l'ACP de manière efficace.

Utilisation

Ce guide est conçu pour les professionnels et les étudiants intéressés par l'analyse de données en utilisant Python. Les codes sont fournis dans chaque section pour une implémentation pratique.

Contribution

Les contributions sont les bienvenues! Si vous trouvez des erreurs, des incohérences ou si vous souhaitez ajouter du contenu supplémentaire, n'hésitez pas à ouvrir une issue ou à soumettre une demande d'extraction.

Auteurs:

• BOUHLALI ABDELFATTAH
• MASSAD BADRE
• AMZIR YASSINE
• GAJJJA NOUR EDDIN

Prof:

• AISSAM HADRI

Contact:

• [email protected]