L’analyse en composantes principales comme technique de réduction de la dimensionalité des données

Dans le cadre de votre travail, vous travaillez avec un très grand nombre de variables et vous voudriez en réduire la dimension de façon à pouvoir représenter graphiquement l’information contenue dans ces variables? Vous avez un problème de multicolinéarité? L’analyse en composante principale (ACP) est une technique statistique qui permet de réduire un grand ensemble de variables corrélées entre elles à un plus petit ensemble de variables non corrélées, que l’on nomme les composantes principales.

Au Bureau de consultation en statistique de l’ÉTS, nous sommes heureux de vous donner rendez-vous pour une conférence qui vous aidera à mieux comprendre cette technique. La conférence sera présentée par Serge Vicente, chercheur postdoctoral à l’université McGill et aura lieu mercredi le 15 décembre de 12h00 à 13h00, sur Zoom.

Pour voir une description détaillée de la conférence et pour vous inscrire, rendez-vous sur notre site web : https://bcs.etsmtl.ca/conf_composante_principale.php  

Au plaisir de vous rencontrer bientôt!