𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆 𝑬𝑵 𝑪𝑶𝑴𝑷𝑶𝑺𝑨𝑵𝑻𝑬𝑺 𝑷𝑹𝑰𝑵𝑪𝑰𝑷𝑨𝑳𝑬𝑺 (ACP) : Avantages et Inconvénients

L’Analyse en Composantes Principales (ACP) est une technique incontournable pour simplifier des jeux de données complexes.

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir.
Comme toute méthode, elle présente ses forces et ses limites :
✔️ Réduction de dimension :
𝙻’ACP permet de diminuer le nombre de variables tout en préservant l’essentiel de la variabilité.
✔️ Réduction du bruit :
𝙴n mettant l’accent sur les composantes principales, elle aide à filtrer le bruit et à faire ressortir l’information clé.
✔️ Visualisation simplifiée :
𝙴lle facilite la représentation graphique de données à haute dimension.
✔️ Gain d’efficacité :
𝙴n travaillant sur moins de dimensions, elle réduit la charge de calcul.
✔️ Compression des données :
𝚄𝚝𝚒𝚕𝚎 pour compresser sans perte significative d’information.
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❌ Perte d’interprétabilité :
𝙻es composantes principales peuvent manquer de sens clair et intuitif.
❌ Sensibilité à l’échelle :
𝙻’ACP nécessite une standardisation préalable des variables.
❌ Hypothèses linéaires :
𝙿eut ne pas saisir les structures complexes non linéaires.
❌ Risque de sur apprentissage :
𝙿eut conduire à un sur ajustement en l’absence de précautions.
❌ Perte d’information :
𝙰lle peut éliminer une part de variabilité utile lors de la réduction de dimension.
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Pour aller plus loin :

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