Bases de calcul matriciel : addition, multiplication ; opérations transposée, inverse. Condition d'inversibilité : savoir appliquer l'algorithme du pivot de Gauss (voir par exemple http://www.bibmath.net/dico/index.php?action=affiche&quoi=./m/matriceinverse.html ). Rang d'une matrice : voir par exemple https://auder.net/miage/seance1-2/Rang_Matrice.pdf
ACP : prétraitement des données (centrer ? réduire ?). Inertie. Problème d'optimisation (lequel ?). Interprétations du cercle des corrélations et du graphe des individus. Avec variables supplémentaires. Qualité de représentation, contribution. Utiliser FactoMineR.
AFC : passage du tableau de contingences au tableau de probabilités. Valeur du test du chi2 = n phi^2. Calcul des profils moyens (marge ligne, marge colonne). Comparaison aux profils lignes observés = écart à l'indépendance. Expressions des distances entre points, et au profil moyen. Deux façons de calculer l'inertie totale. Problème d'optimisation (lequel ?). Propriétés valeurs propres / inertie. Propriétés barycentriques et interprétation graphique. Individus supplémentaires. FactoMineR.
ACM : cf. slides (TODO)
Classification : tout ce qui concerne les arbres
Ajouter Clustering et chaînes de Markov