 Expliquer l'analyse des composants principaux dans l'apprentissage automatique
L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique statistique utilisée pour analyser des ensembles de données de grande dimension et les réduire à moins de dimensions, aidant à capturer les modèles sous-jacents, à détecter les corrélations et à identifier les tendances. PCA projette tous les points de données sur un nouveau système de coordonnées, de sorte que les points qui influencent le plus la variance des données soient positionnés à l'origine. Il aide les modèles d'apprentissage automatique à réduire le nombre de variables d'entrée et à révéler la structure sous-jacente des données.