Référence : Géron, chapitre 8 ; ISLR, chapitre 12 ; Tan, chapitre 2.

Contenus :

•       Difficultés propres aux espaces de grande dimension

•       Sélection de variables : méthodes de filtrage, enveloppantes et intégrées

•       Analyse en composantes principales : principe, variance expliquée, choix du nombre de composantes

•       Interprétation des composantes et lien avec le domaine

•       Nécessité du centrage et de la réduction préalables

•       Méthodes de projection non linéaire pour la visualisation

•       Limites d'interprétation de ces projections

•       Effet de la réduction de dimension sur la performance et le temps de calcul

•       Application aux données textuelles et aux données à très nombreuses variables

Objectifs pédagogiques :

•       Distinguer sélection de variables et extraction de caractéristiques

•       Mettre en œuvre une analyse en composantes principales et interpréter ses résultats

•       Utiliser une projection non linéaire à des fins de visualisation, avec les précautions requises

•       Mesurer l'effet de la réduction de dimension sur le modèle final