Quiz sur les techniques de représentation et de normalisation dans l'analyse de...
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Questions and Answers

Qu'est-ce que l'ACP ?

  • Une méthode de normalisation qui permet de centrer et réduire les variables pour réaliser une ACP normée
  • Une méthode de classification prédictive
  • Une méthode de visualisation de données proche de la réalité
  • Une méthode de réduction de dimension qui consiste à transformer des variables corrélées en nouvelles variables décorrélées les unes des autres (correct)

    • Quel est le rôle de la normalisation dans l'ACP ?

  • Augmenter le nombre de dimensions du jeu de données
  • Réduire le nombre de dimensions du jeu de données
  • Centrer et réduire les variables pour réaliser une ACP normée (correct)
  • Supprimer les valeurs aberrantes

    • Comment peut-on appliquer l'ACP sur les données avec Python ?

  • En utilisant la matrice de corrélation pour observer les relations entre les variables
  • En utilisant la fonction PCA du module sklearn.decomposition (correct)
  • En utilisant la classe StandardScaler de Scikit-learn
  • En utilisant la méthode fit_transform() pour créer Coord

    • Quelle est la fonction de l'ACP dans l'analyse de données?

    <p>Réduire les dimensions d'un jeu de données en transformant des variables corrélées en variables décorrélées</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle de la normalisation dans l'ACP?

    <p>Centrer et réduire les variables pour réaliser une ACP normée</p> Signup and view all the answers

    Comment peut-on utiliser la classe StandardScaler de Scikit-learn pour normaliser les données?

    <p>En appelant la méthode fit_transform() sur les données</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Analyse de données : techniques de représentation et normalisation

    1. Le module aborde des notions d'analyse de données au niveau représentatif avant de passer à une étude prédictive.
    2. Les techniques de représentation de réduction de dimensions comme l'ACP, le T-SNE et la LDA permettent d'avoir une visualisation proche de la réalité.
    3. L'ACP est une méthode de réduction de dimension qui consiste à transformer des variables corrélées en nouvelles variables décorrélées les unes des autres.
    4. Les Composantes Principales sont des combinaisons linéaires des variables originelles.
    5. Le choix du nombre de facteurs est important pour réduire la dimension du jeu de données tout en conservant au maximum l'information véhiculée par les données.
    6. L'ACP permet de projeter les données sur 2 ou 3 axes pour se faire une représentation visuelle du jeu de données.
    7. La matrice de corrélation permet d'observer les relations entre les variables.
    8. La normalisation est nécessaire lorsque les unités de mesure diffèrent d'une variable à l'autre.
    9. La normalisation consiste à centrer et réduire les variables pour réaliser une ACP normée.
    10. La classe StandardScaler de Scikit-learn permet de normaliser les données directement.
    11. La méthode fit_transform() est utilisée pour normaliser les données et pour créer Coord contenant les coordonnées de l'ACP.
    12. La fonction PCA du module sklearn.decomposition est utilisée pour appliquer l'ACP sur les données.

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    Quiz Team

    Description

    Testez vos connaissances sur les techniques de représentation et de normalisation dans l'analyse de données. Ce quiz en français vous permettra de vérifier si vous maîtrisez les notions essentielles telles que l'ACP, le T-SNE, la LDA et la normalisation. Évaluez vos compétences en matière de réduction de dimensions et de visualisation de données grâce à des questions précises et des réponses claires.

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