Un tutoriel sur l'analyse en composantes principales

L'analyse en composantes principales (ACP) est un pilier de l'analyse de données moderne - une boîte noire largement utilisée mais (parfois) mal comprise. L'objectif de cet article est de dissiper la magie derrière cette boîte noire. Ce manuscrit se concentre sur la construction d'une intuition solide sur le fonctionnement et les raisons pour lesquelles l'analyse en composantes principales est efficace. Ce manuscrit cristallise cette connaissance en tirant, à partir de simples intuitions, les mathématiques sous-jacentes à l'ACP. Ce tutoriel n'hésite pas à expliquer les idées de manière informelle, ni à aborder les mathématiques. L'espoir est qu'en abordant les deux aspects, les lecteurs de tous niveaux pourront mieux comprendre l'ACP ainsi que le quand, le comment et le pourquoi de l'application de cette technique.