𝕺𝖕𝖙𝖎𝖒𝖎𝖘𝖊𝖟 𝖛𝖔𝖙𝖗𝖊 𝕬𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝖉𝖊 𝕯𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 𝖆𝖛𝖊𝖈 𝖑'𝓐𝓒𝓟 : 𝕮𝖍𝖔𝖎𝖘𝖎𝖗 𝖑𝖊 𝕹𝖔𝖒𝖇𝖗𝖊 𝕺𝖕𝖙𝖎𝖒𝖆𝖑 𝖉𝖊 𝕮𝖔𝖒𝖕𝖔𝖘𝖆𝖓𝖙𝖊𝖘

L'𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗼𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗣𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 (𝗔𝗖𝗣)réduit la complexité des données en transformant les variables en composantes clés qui capturent la plus grande part de la variance.

ℂ𝕙𝕠𝕚𝕤𝕚𝕣 𝕝𝕖 𝕟𝕠𝕞𝕓𝕣𝕖 𝕠𝕡𝕥𝕚𝕞𝕒𝕝 𝕕𝕖 𝕔𝕠𝕞𝕡𝕠𝕤𝕒𝕟𝕥𝕖𝕤 pour l'ACP est crucial pour une analyse de données efficace.

Voici quelques méthodes clés pour déterminer ce nombre :

✔️ 𝓓é𝓯𝓲𝓷𝓲𝓻 𝓾𝓷 𝓼𝓮𝓾𝓲𝓵 𝓹𝓸𝓾𝓻 𝓵𝓪 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓮𝔁𝓹𝓵𝓲𝓺𝓾é𝓮 : Sélectionnez les composantes qui, ensemble, expliquent un pourcentage prédéterminé de la variance totale (par exemple, 90 %). Cela garantit que la majeure partie de la variabilité des données est conservée.

✔️ 𝓤𝓽𝓲𝓵𝓲𝓼𝓮𝓻 𝓵𝓪 𝓻è𝓰𝓵𝓮 𝓭𝓮 𝓚𝓪𝓲𝓼𝓮𝓻 : Conservez les composantes ayant des valeurs propres supérieures à 1. Cette règle suggère que seules les composantes dont la variance est supérieure à celle d'une variable originale individuelle doivent être retenues.

✔️ 𝓣𝓻𝓪𝓬𝓮𝓻 𝓵𝓮 𝓢𝓬𝓻𝓮𝓮 𝓟𝓵𝓸𝓽 : Créez un graphique des valeurs propres en ordre décroissant. Recherchez le "point d'inflexion" où la variance expliquée commence à se stabiliser, indiquant des rendements décroissants pour des composantes supplémentaires.

✔️ 𝓤𝓽𝓲𝓵𝓲𝓼𝓮𝓻 𝓾𝓷 𝓽𝓮𝓼𝓽 𝓭𝓮 𝓹𝓮𝓻𝓶𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 : Effectuez un test de permutation pour évaluer la significativité de chaque composante. Cela consiste à mélanger aléatoirement les données et à comparer la variance expliquée par les données réelles à celle expliquée par les données mélangées.

𝓙𝓸𝓪𝓬𝓱𝓲𝓶 𝓢𝓬𝓱𝓸𝓻𝓴

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