Etude 01

Section 1.1 : Analyse Générale et Décomposition en Valeurs Singulières (SVD)

• Introduction aux Méthodes Factorielles : Présentation des concepts fondamentaux des méthodes factorielles, leur importance, et leurs applications.
• Concepts de Base de l’Analyse Générale : Notions de matrices de données, espaces vectoriels, et introduction aux vecteurs propres et valeurs propres.
• Décomposition en Valeurs Singulières (SVD) : Théorie de la SVD, calcul et interprétation des matrices U, Σ, et V^T, et comparaison avec l’Analyse en Composantes Principales (ACP).
• Application Pratique de la SVD : Réduction de la dimensionnalité, extraction des composantes principales, et utilisation pratique de la SVD avec des exemples en Python.
• Étude de Cas : Analyse d’un jeu de données réel avec la SVD, interprétation des résultats et visualisations.

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