ACP
L’Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode statistique non supervisée qui réduit la dimensionnalité des données multivariées. Elle projette les observations sur de nouveaux axes orthogonaux, appelés composantes principales, maximisant la variance expliquée et facilitant la visualisation, l’interprétation et la détection de structures sous-jacentes dans les données.
Elle a été développée initialement par Harold Hotelling en 1933 sur la base des travaux sur la corrélation de Karl Pearson (1901).
Ce script vous montre les étapes pour réaliser une Analyse en Composantes Principales (ACP) sous Matlab, pas à pas.
Il existe bien-sûr une fonction sous Matlab qui fait l'ensemble de ce calcul pour vous simplement en appelant la fonction "pca" et en lui transmettant les bons paramètres.
Le package SAISIR que vous trouverez sur cette page permet de réaliser une ACP en 1 ligne de code. Regardez l'exemple dans le cartouche suivant.
Copier/coller ce script dans un fichier texte et ouvrez-le avec MATLAB