L’Analyse en Composantes Principales (PCA) est une technique statistique utilisée pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant le maximum d’informations. Elle trouve des applications dans divers domaines tels que la reconnaissance de formes, la visualisation de données, et la compression de données. Dans cet article, nous explorerons en détail la PCA, son fonctionnement, ses applications, ses avantages et ses limitations, ainsi que des exemples concrets d’implémentation.
