https://github.com/bydevmar/pca_in_python

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• Host: GitHub
• URL: https://github.com/bydevmar/pca_in_python
• Owner: bydevmar
• Created: 2024-04-25T19:05:22.000Z (7 months ago)
• Default Branch: bydev
• Last Pushed: 2024-06-09T08:44:28.000Z (5 months ago)
• Last Synced: 2024-06-09T09:47:53.878Z (5 months ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 21 MB
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  • Readme: README.md

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README

        
# PCA_IN_PYTHON

Ce dépôt GitHub propose un guide complet sur l'Analyse en Composantes Principales (ACP) en utilisant Python.

## Introduction

L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une technique fondamentale de réduction de dimensionnalité et de visualisation de données. Ce guide vise à fournir une compréhension approfondie de l'ACP et à expliquer comment l'implémenter en utilisant Python.

## Contenu

Le guide est divisé en plusieurs chapitres pour une exploration progressive et approfondie de l'ACP :

1. **Analyse en composantes principales (ACP)**

   - **Principe de l’analyse en composantes principales (ACP)**

     - Introduction au concept de l'ACP et son utilité dans l'analyse des données.

   - **Analyse des proximités entre individus**

     - Exploration des distances et de l'inertie entre individus dans un espace de données.

   - **Analyse des relations entre les variables**

     - Étude des relations entre les variables à travers les matrices de covariances et de corrélations.

2. **Organisations des calculs**

   - **Calculs (1) – Diagonalisation de la matrice des corrélations**

     - Méthodes pour diagonaliser la matrice des corrélations et extraire des informations importantes.

   - **Calculs (2) – Décomposition en valeurs singulières**

     - Utilisation de la décomposition en valeurs singulières pour effectuer l'ACP de manière efficace.

## Utilisation

Ce guide est conçu pour les professionnels et les étudiants intéressés par l'analyse de données en utilisant Python. Les codes sont fournis dans chaque section pour une implémentation pratique. 

## Contribution

Les contributions sont les bienvenues! Si vous trouvez des erreurs, des incohérences ou si vous souhaitez ajouter du contenu supplémentaire, n'hésitez pas à ouvrir une issue ou à soumettre une demande d'extraction.

**Auteurs:** 

  - BOUHLALI ABDELFATTAH 

  - MASSAD BADRE 

  - AMZIR YASSINE

  - GAJJJA NOUR EDDIN

**Prof:** 

  - AISSAM HADRI 

**Contact:** 

- [email protected]