🔍 𝓟𝓵𝓸𝓷𝓰𝓮𝔃 𝓭𝓪𝓷𝓼 𝓵'𝓾𝓷𝓲𝓿𝓮𝓻𝓼 𝓭𝓮𝓼 𝓶é𝓽𝓱𝓸𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓮 𝓯𝓪𝓬𝓽𝓸𝓻𝓲𝓼𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼

Ces techniques puissantes permettent de réduire la dimensionnalité des données tout en préservant leur structure sous-jacente, ouvrant ainsi la voie à une analyse plus efficace et à des insights plus profonds. Découvrez ci-dessous les principales méthodes de factorisation de données et leurs applications .

U𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚. Let's go ! 💡

𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗼𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗣𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 (𝗔𝗖𝗣) :
Réduction de la dimensionnalité tout en préservant au mieux la variance des données.
Applications : classification, clustering, compression d'images, analyse de séries temporelles.
𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗙𝗮𝗰𝘁𝗼𝗿𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲 (𝗔𝗙) :
Identification des facteurs latents qui expliquent la structure des données observées.
Applications : études de marché, psychométrie, sciences sociales.
𝗗é𝗰𝗼𝗺𝗽𝗼𝘀𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗲𝗻 𝗩𝗮𝗹𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗦𝗶𝗻𝗴𝘂𝗹𝗶è𝗿𝗲𝘀 (𝗦𝗩𝗗) :
Représentation des données sous forme de combinaison linéaire de vecteurs singuliers.
Applications : traitement du signal, recommandation de produits, imagerie médicale.
𝗙𝗮𝗰𝘁𝗼𝗿𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗠𝗮𝘁𝗿𝗶𝗰𝗲𝘀 𝗡𝗼𝗻 𝗡é𝗴𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀 (𝗡𝗠𝗙) :
Décomposition d'une matrice en deux matrices de coefficients positifs.
Applications : traitement du texte, recommandation de contenu, biologie moléculaire.
Explorez ces méthodes et leurs applications pour enrichir vos analyses et optimiser vos prises de décision ! N'hésitez pas à aimer et partager pour diffuser ces connaissances. 📊💡
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