如果分析多个variée des données，分析基本组成(或ACP)是一个méthode visant à修正者des变量liées (ayant des corrélations statistics) en nouvelles变量synthétiques appelées«基本组成»，以及详细的à seales加上60%的方差des观察。
在mathématique的点上，对组合原理的分析包括在空间向量上基数的不变。初始变量为représentées在因数的基础上définis向量为corrélations的矩阵。因为，les liaison linéaires entre factors peuvent être étudiées, sur des données quantitative discrètes ou ordinales。
组合原理分析utilisée倒出类型的应用(例如:生物计算，金融定量，图像处理)和在我们的领域。
它的一部分très有用à有可视化的鳍:
- 在变量之间corrélations，在réduire变量数à中
- 在空间2或3D中，对观察的部分或分组的标识符homogènes会出现异常
Mais aussi à des fins de modélisation:
- 非因素的识别corrélés(其组合因素linéaires des variables de départ)，用于分类/prédiction告诉这个régression linéaire, régression逻辑和鉴别分析。
L 'environnementMATLAB建议给我们éléments nécessaires à réalisation在代码的范围内分析工厂的类型，为上niveau的函数所支持统计和机器学习工具箱。另外，你们可以看到résultats分析grâce并使用图表和函数来分析données。
