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La réduction de dimensions est une technique utilisée pour réduire le nombre de variables dans un ensemble de données tout en conservant les informations importantes. Des méthodes comme l’analyse en composantes principales (PCA) et l’analyse discriminante linéaire (LDA) sont utilisées pour simplifier les données et améliorer l’efficacité des algorithmes de machine learning.
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