Expliquer le concept fondamental de l’ACP.
Illustrer l’application de l’ACP dans la réduction de dimensionnalité.

Détailler la méthode pour évaluer la proportion de variance expliquée.
Interpréter la signification des résultats obtenus.

Expliquer le rôle du cercle des corrélations dans l’ACP.
Interpréter les relations entre les variables à partir du cercle des corrélations.

Présenter la notion de projection des individus sur les composantes principales.
Interpréter la position des individus dans l’espace de projection.

Détailler la mesure de contribution des individus dans l’ACP.
Interpréter l’influence des individus sur la variance totale des données.

Mettre en pratique les concepts appris en appliquant l’ACP sur des jeux de données réels.
Analyser et interpréter les résultats obtenus.

Détails sur les méthodes pour choisir le nombre optimal de composantes principales.
Illustration des avantages et inconvénients de différentes approches.

Appliquer l’ACP en prétraitement dans des tâches de machine learning.
Analyser comment l’ACP peut améliorer les performances des modèles.

Explorer des concepts avancés liés à l’ACP.
Appliquer des techniques spécifiques pour des cas particuliers.

Discuter de l’intégration de l’ACP dans la prise de décision organisationnelle.
Exemples concrets d’utilisation de l’ACP pour informer des décisions stratégiques.