L'analyse discriminante est une methode statistique faisant partie de l'analyse multivariee qui est utilisee pour determiner quelles variables permettent de distinguer le mieux les groupes predefinis. Elle est souvent utilisee dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la classification. L'objectif de l'analyse discriminante est de trouver la combinaison lineaire des variables qui maximise la separation entre les groupes.
Canonical Correlation Analysis (CCA), ou Analyse de correlation canonique en frana§ais, est une methode d'analyse multivariee puissante utilisee pour explorer les relations lineaires entre deux ensembles de variables. Cette technique est largement utilisee dans divers domaines tels que la psychologie, la sociologie, la biologie, la finance et bien d'autres.
L'analyse multivariee est une approche statistique puissante qui permet d'analyser de maniere simultanee plusieurs variables pour identifier des patterns et des relations complexes dans les donnees. Une des techniques les plus utilisees en analyse multivariee est l'analyse en clusters, qui vise a regrouper les individus ou les observations en sous-groupes homogenes en fonction de leurs caracteristiques.
L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une technique statistique puissante utilisee en multivariee pour explorer et analyser des donnees complexes. Le PCA est largement utilise pour reduire la dimensionnalite des donnees en identifiant les directions principales dans lesquelles les donnees varient le plus. En d'autres termes, il permet de visualiser et d'expliquer la structure des donnees en les projetant dans un nouvel espace de variables non correlees appele composantes principales.
L'analyse factorielle est une technique statistique faisant partie de l'analyse multivariee. Elle vise a etudier les relations complexes entre les variables observees en les reduisant a un nombre plus restreint de facteurs sous-jacents. Cette methode permet de mettre en evidence la structure cachee des donnees et d'expliquer la variabilite observee.
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