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L’analyse en composantes principales (ACP) est une technique statistique pour la réduction des dimensions souvent utilisé dans la gestion de clusters ou de l’analyse factorielle. Étant donné un nombre quelconque d’explication ou de causalité variables, PCA classe les variables par leur capacité à expliquer la plus grande variation dans les données. C’est cette propriété qui permet de l’APC à être utilisé pour la réduction des dimensions, c’est à dire d’identifier les variables les plus importantes parmi un grand ensemble possible des influences.