Analyse en composantes principalesAnalyse en composantes principales
Peu commune
Rareté : Peu commune
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La rareté suit la notoriété de l’article : ses lectures sur Wikipédia en français et en anglais sur un an, et le nombre de langues dans lesquelles il existe.
Ce qu’il faut savoir
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Ce qu’en dit Wikipédia
L'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres.
Extrait de l’article « Analyse en composantes principales » de Wikipédia, sous licence CC BY-SA 4.0. Lire l’article sur Wikipédia
Image : Nicoguaro, CC BY 4.0, via Wikimedia Commons.
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