L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique statistique de réduction de dimension souvent utilisée dans le regroupement ou l'analyse factorielle. Étant donné un certain nombre de variables explicatives ou causales, l'ACP classe les variables en fonction de leur capacité à expliquer la plus grande variation des données. C'est cette propriété qui permet d'utiliser l'ACP pour la réduction de dimension, c'est-à-dire pour identifier les variables les plus importantes parmi un large ensemble d'influences possibles.
J'ai lu la trame de données des données du capteur, en utilisant la fonction pandas read_fwf.
J'ai besoin de trouver la matrice de covariance de la matrice de lecture 928991 x 8. Fin ...
J'essaie d'effectuer une PCA sur un jeu de données d'image avec 100 000 images chacune de taille 224x224x3. J'espérais projeter les images dans un espace de dimension 1000 (ou qu ...
