Analyse en composantes principales

Algèbre linéaire pour la science des données en R

Eric Eager

Data Scientist at Pro Football Focus

Mégadonnées

head(select(combine, height:shuttle))
  height weight forty vertical bench broad_jump three_cone shuttle
1     71    192  4.38     35.0    14        127       6.71    3.98
2     73    298  5.34     26.5    27         99       7.81    4.71
3     77    256  4.67     31.0    17        113       7.34    4.38
4     74    198  4.34     41.0    16        131       6.56    4.03
5     76    257  4.87     30.0    20        118       7.12    4.23
6     78    262  4.60     38.5    18        128       7.53    4.48
nrow(combine)
2885
Algèbre linéaire pour la science des données en R

Mégadonnées - redondance

Algèbre linéaire pour la science des données en R

Analyse en composantes principales

  • L'une des méthodes les plus utiles de l'algèbre linéaire appliquée
  • Façon non paramétrique d'extraire de l'information utile de jeux de données complexes
  • Met au jour des structures cachées de faible dimension sous-jacentes à vos données
  • Ces structures se visualisent mieux et sont souvent interprétables par les spécialistes du domaine
Algèbre linéaire pour la science des données en R

Analyse en composantes principales - exemple motivant

Algèbre linéaire pour la science des données en R

Passons à la pratique !

Algèbre linéaire pour la science des données en R

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