🎯 𝐑𝐞𝐝𝐮𝐜𝐞𝐳 𝐥𝐚 𝐝𝐢𝐦𝐞𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐯𝐨𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐬𝐚𝐧𝐬 𝐩𝐞𝐫𝐝𝐫𝐞 𝐝'𝐢𝐧𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐚𝐯𝐞𝐜 𝐥'𝐀𝐂𝐏 𝐞𝐧 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 💡

L’Analyse en Composantes Principales (𝐀𝐂𝐏) est une technique cruciale pour 𝐫𝐞́𝐝𝐮𝐢𝐫𝐞 𝐥𝐚 𝐝𝐢𝐦𝐞𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧𝐧𝐚𝐥𝐢𝐭𝐞́ des jeux de données tout en conservant leurs caractéristiques essentielles.

En transformant les variables initiales en un nouvel ensemble de 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐨𝐬𝐚𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐩𝐫𝐢𝐧𝐜𝐢𝐩𝐚𝐥𝐞𝐬 𝐝𝐞́𝐜𝐨𝐫𝐫𝐞́𝐥𝐞́𝐞𝐬, l’ACP capte la plus grande part de 𝐥𝐚 𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐞́ 𝐝𝐮𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬, facilitant ainsi l’analyse et la visualisation.

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🔧 𝐈𝐦𝐩𝐥𝐞́𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞𝐫 𝐥’𝐀𝐂𝐏 𝐞𝐧 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 𝐞𝐬𝐭 𝐬𝐢𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐞𝐭 𝐞𝐟𝐟𝐢𝐜𝐚𝐜𝐞 :

Utilisez la classe PCA du module sklearn.decomposition pour effectuer les calculs. Pour les visualisations, combinez avec matplotlib et seaborn.

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🧪 𝐄́𝐭𝐚𝐩𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐦𝐢𝐬𝐞 𝐞𝐧 𝐨𝐞𝐮𝐯𝐫𝐞 :

1️⃣ Importer les données : via pandas avec read_csv() ou read_excel()
2️⃣ Standardiser les variables : avec StandardScaler de sklearn.preprocessing
3️⃣ Appliquer l’ACP : à l’aide de la classe PCA
4️⃣ Analyser les résultats : avec explained_variance_ratio_ et visualisation graphique

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#️⃣ #𝐩𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧𝐝𝐞𝐯𝐞𝐥𝐨𝐩𝐞𝐫𝐬 #𝐫𝐬𝐭𝐚𝐭𝐬 #𝐯𝐢𝐬𝐮𝐚𝐥𝐚𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 #𝐝𝐚𝐭𝐚𝐬𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞 #𝐚𝐜𝐩