Introduction

Partie 1: Réduction de dimension

I) Centrage et réduction

II) Analyse en composantes principales

III) Analyse factorielle des correspondances

IV) Analyse des correspondances multiples

V) Compléments

Partie 2: Classification des données

I) Similarité entre individus

II) Méthodes de classification générales

III) Le clustering hiérarchique

IV) Mélange de lois de probabilités

Partie 3: Compléments

I) Méthodes non linéaires

II) Applications en machine learning