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analyse en composantes principales

L'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites "corrélées" en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées "composantes principales" ou axes principaux. Elle permet au statisticien de résumer l'information en réduisant le nombre de variables. (Wikipedia, L'Encylopédie Libre, https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_en_composantes_principales)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/MDL-FM1D8X6N-2

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