Variance et covariance
Lire la dispersion et les liens entre colonnes.
La matrice qui résume tout
Covariance empirique C = XcᵀXc / (n-1) sur données centrées : diagonale = variances, hors-diagonale = co-variations. Forte covariance = colonnes redondantes, candidates à la fusion. C'est elle que diagonalise PCA.
Standardiser ou non
PCA sur covariance : les grandes variances dominent. Sur corrélation (données standardisées) : chaque colonne pèse pareil. En unités mélangées, standardisez presque toujours avant PCA.
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