 Expliquer le but de l'analyse en composantes principales
L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique statistique utilisée pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant la plupart des informations contenues dans l'ensemble de données d'origine. Il fonctionne en transformant les données en un ensemble de variables non corrélées, également appelées composantes principales, qui expliquent la majeure partie de la variance des données. PCA est un outil utile pour la visualisation de données, l'extraction de caractéristiques et la réduction du bruit. Il peut également être utilisé pour identifier les valeurs aberrantes et réduire le coût de calcul de certains algorithmes d'apprentissage en réduisant la dimensionnalité des données.