https://github.com/camara94/afc

Ce page regroupe du matériel pédagogique pour des enseignements des techniques factorielles, essentiellement l’analyse en composantes principales (ACP), l’analyse factorielle des correspondances (AFC), l’analyse des correspondances multiples (ACM), l’analyse factorielle des données mixtes (AFDM) et le positionnement multidimensionnel (multidimensional scaling – MDS).
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acp data-analysis-python data-science ia

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Ce page regroupe du matériel pédagogique pour des enseignements des techniques factorielles, essentiellement l’analyse en composantes principales (ACP), l’analyse factorielle des correspondances (AFC), l’analyse des correspondances multiples (ACM), l’analyse factorielle des données mixtes (AFDM) et le positionnement multidimensionnel (multidimensional scaling – MDS).

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/camara94/afc
• Owner: camara94
• Created: 2021-05-16T18:44:02.000Z (over 4 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2021-05-16T19:54:26.000Z (over 4 years ago)
• Last Synced: 2025-02-15T08:43:15.126Z (8 months ago)
• Topics: acp, data-analysis-python, data-science, ia
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 18 MB
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# Analyse Multidimensionnelle en Python

Dans cette partie, j'aborde les notions d'analyse factorielle (ACP ET AFC) en Python,

un theme qui m'a été confié par mon prof de l'Analyse Multidimensionnelle.

Donc ici, je vais faire quelques analyses multidimensionnelles plus précisement j'étudierais

la **resemblance** et la **difference** des données d'une base donnée pour rentrer dans l'âme d'un Data Analyste pour observer les comportements et decouvrir des patternes.

![image](acp.png)"# afc"