Qu'est-ce que analyse en composantes principales ?

L'analyse en composantes principales (ACP) est une méthode de statistique multivariée qui vise à réduire la dimension d'un ensemble de données en trouvant des relations linéaires entre les variables. L'objectif est de simplifier les données tout en conservant les principales informations.

L'ACP commence par transformer les données d'origine en une combinaison linéaire de variables appelées composantes principales. Les composantes principales sont ordonnées par ordre d'importance, de sorte que la première composante principale capture le maximum de variance dans les données, suivie de la deuxième, et ainsi de suite. En général, il est courant de conserver 80 à 90% de la variance totale.

L'ACP peut être utilisée pour résoudre plusieurs problèmes, tels que la détection d'outliers, la classification des observations, la visualisation des données et la réduction de la dimensionnalité. Elle est couramment utilisée dans les domaines de la finance, de l'économie, de la psychologie et de la science des données pour explorer et analyser des ensembles de données volumineux.

En somme, l'analyse en composantes principales est une méthode statistique qui permet de réduire la complexité des données tout en préservant les principales informations, ce qui facilite l'analyse et la compréhension des données.