Visualiser les données à haute dimension avec l'analyse en composantes principales multi-dimensionnelles (MDS)

# Introduction

L'analyse en composantes principales multi-dimensionnelles (MDS) est une technique utilisée pour visualiser des données à haute dimension dans un espace à basse dimension (généralement 2D ou 3D) tout en conservant au maximum les distances entre paires de points de données. Elle est souvent utilisée dans l'analyse exploratoire de données et la visualisation.

Dans ce tutoriel, nous allons parcourir les étapes de réalisation de l'analyse en composantes principales multi-dimensionnelles sur un ensemble de données bruité généré à l'aide de la bibliothèque scikit-learn en Python.

## Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet **Carnet de notes** pour accéder au carnet Jupyter pour pratiquer.

Parfois, vous devrez attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez des commentaires après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.