𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘀𝗲𝗿 𝗱𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅𝗲𝘀 𝗽𝗲𝘂𝘁 ê𝘁𝗿𝗲 𝘂𝗻 𝗱é𝗳𝗶❟ 𝗺𝗮𝗶𝘀 𝗹’𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗼𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗣𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 (𝗔𝗖𝗣) 𝗼𝗳𝗳𝗿𝗲 𝘂𝗻𝗲 𝘀𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗽𝘂𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲

En réduisant la dimensionnalité des ensembles de données, l’ACP simplifie non seulement les données, mais révèle aussi des 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓬𝓪𝓬𝓱é𝓼 qui pourraient passer inaperçus dans la complexité des données à haute dimension. Explorons comment l’ACP transforme la visualisation des données.

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous fera plaisir.

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𝓒𝓮 𝓺𝓾𝓮 𝓬𝓮𝓵𝓪 𝓯𝓪𝓲𝓽: L’ACP réduit les données à 𝓭𝓮𝓾𝔁 𝓸𝓾 𝓽𝓻𝓸𝓲𝓼 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓸𝓼𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 𝓹𝓻𝓲𝓷𝓬𝓲𝓹𝓪𝓵𝓮𝓼, permettant ainsi de visualiser des ensembles de données complexes sur un 𝓰𝓻𝓪𝓹𝓱𝓲𝓺𝓾𝓮 𝓮𝓷 2𝓓 𝓸𝓾 3𝓓.
𝓟𝓸𝓾𝓻𝓺𝓾𝓸𝓲 𝓬’𝓮𝓼𝓽 𝓾𝓽𝓲𝓵𝓮 ?: Elle nous permet d’obtenir une 𝓿𝓾𝓮 𝓭’𝓮𝓷𝓼𝓮𝓶𝓫𝓵𝓮, en révélant des 𝓻𝓮𝓵𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼, 𝓭𝓮𝓼 𝓬𝓵𝓾𝓼𝓽𝓮𝓻𝓼 𝓮𝓽 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 qui n’étaient pas apparents auparavant.

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𝓒𝓸𝓶𝓶𝓮𝓷𝓽 ç𝓪 𝓶𝓪𝓻𝓬𝓱𝓮: En se concentrant sur les 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓸𝓼𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 𝓺𝓾𝓲 𝓮𝔁𝓹𝓵𝓲𝓺𝓾𝓮𝓷𝓽 𝓵𝓮 𝓹𝓵𝓾𝓼 𝓭𝓮 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮, l’ACP met en avant les 𝓬𝓪𝓻𝓪𝓬𝓽é𝓻𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓵𝓮𝓼 𝓹𝓵𝓾𝓼 𝓲𝓷𝓯𝓸𝓻𝓶𝓪𝓽𝓲𝓿𝓮𝓼 des données dans la visualisation.
𝓐𝓿𝓪𝓷𝓽𝓪𝓰𝓮𝓼: Cela facilite 𝓵’𝓲𝓭𝓮𝓷𝓽𝓲𝓯𝓲𝓬𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮𝓼 𝓽𝓮𝓷𝓭𝓪𝓷𝓬𝓮𝓼, 𝓭𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓽𝓲𝓯𝓼 𝓮𝓽 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓪𝓫𝓮𝓻𝓻𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼, fournissant ainsi des informations claires sur la structure des données.

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𝓘𝓶𝓹𝓪𝓬𝓽 : Les visualisations simplifiées grâce à l’ACP permettent une 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓻é𝓱𝓮𝓷𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓵𝓾𝓼 𝓲𝓷𝓽𝓾𝓲𝓽𝓲𝓿𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼, soutenant ainsi une 𝓹𝓻𝓲𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓭é𝓬𝓲𝓼𝓲𝓸𝓷 é𝓬𝓵𝓪𝓲𝓻é𝓮 𝓮𝓽 𝓫𝓪𝓼é𝓮 𝓼𝓾𝓻 𝓵𝓮𝓼 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼.
𝓐𝓹𝓹𝓵𝓲𝓬𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 :Que ce soit pour des é𝓽𝓾𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓮 𝓶𝓪𝓻𝓬𝓱é, 𝓭𝓮𝓼 𝓪𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮𝓼 𝓰é𝓷𝓸𝓶𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 ou d’autres domaines, les visualisations enrichies par l’ACP sont 𝓲𝓷𝓮𝓼𝓽𝓲𝓶𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 dans de nombreux secteurs.

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