Modèles classiques construits avec les maths que vous connaissez déjà
Une photo de mille pixels d'un visage gaspille la plupart de ses nombres : déplacez d'une fraction de centimètre et les pixels voisins changent à peine, donc la plupart de cet énorme compte de pixels est de la redondance, pas de l'information. Compressez la même photo jusqu'à une poignée bien choisie de nombres le long des directions où elle varie réellement, et très peu de ce qui comptait dans le visage se perd. L'analyse en composantes principales trouve exactement ces directions pour n'importe quel jeu de données, pas seulement les photos. Elle trouve le meilleur angle pour aplatir un nuage de points en haute dimension sur moins de dimensions, gardant autant de la dispersion originale qu'elle le peut.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ PCA comme modèle : compression et reconstruction