Définition - Que signifie l'analyse en composantes principales (ACP)?
L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique utilisée pour l'identification d'un plus petit nombre de variables non corrélées appelées composantes principales à partir d'un plus grand ensemble de données. La technique est largement utilisée pour mettre l'accent sur la variation et capturer des modèles forts dans un ensemble de données. Inventée par Karl Pearson en 1901, l'analyse en composantes principales est un outil utilisé dans les modèles prédictifs et l'analyse exploratoire des données. L'analyse en composantes principales est considérée comme une méthode statistique utile et utilisée dans des domaines tels que la compression d'images, la reconnaissance faciale, les neurosciences et l'infographie.
Definir Tech explique l'analyse en composantes principales (ACP)
L'analyse des composants principaux facilite l'exploration et la visualisation des données. C'est une technique non paramétrique simple pour extraire des informations d'ensembles de données complexes et déroutants. L'analyse en composantes principales se concentre sur le montant maximum de la variance avec le moins de composantes principales. L'un des avantages distincts associés à l'analyse des composants principaux est qu'une fois que des modèles sont trouvés dans les données concernées, la compression des données est également prise en charge. On utilise l'analyse en composantes principales pour éliminer le nombre de variables ou quand il y a trop de prédicteurs par rapport au nombre d'observations ou pour éviter la multicolinéarité. Il est étroitement lié à l'analyse corrélationnelle canonique et utilise la transformation orthogonale afin de convertir l'ensemble d'observations contenant des variables corrélées en un ensemble de valeurs appelées composantes principales. Le nombre de composantes principales utilisées dans l'analyse en composantes principales est inférieur ou égal au nombre le plus petit d'observations. L'analyse en composantes principales est sensible à la mise à l'échelle relative des variables utilisées à l'origine.
L'analyse en composantes principales est largement utilisée dans de nombreux domaines tels que les études de marché, les sciences sociales et dans les industries où de grands ensembles de données sont utilisés. La technique peut également aider à fournir une image de dimension inférieure des données originales. Seul un effort minimal est nécessaire dans le cas de l'analyse des composantes principales pour réduire un ensemble de données complexe et déroutant en un ensemble d'informations utiles simplifié.