Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore les avantages, la classification et les perspectives d'avenir de l'hydroélectricité suisse, y compris son rôle de «batterie» pour le stockage de l'énergie.
Examine les petites villes de France et d'Europe, en mettant l'accent sur leurs vulnérabilités et leurs défis démographiques, notamment en ce qui concerne le vieillissement des populations.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore les approches théoriques de la planification de la mobilité, des mégadonnées, des impacts environnementaux et des perspectives d'avenir en matière de gestion de la mobilité.
Explore les technologies, les installations, les avantages et les défis de l'énergie éolienne, en soulignant sa croissance en Europe et son potentiel en Suisse.
Explore la surveillance mondiale de la qualité de l'air au moyen de données satellitaires couvrant les feux de forêt, les émissions de navires, le brouillard, la poussière sahraouie et les incendies en Europe.
Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.
Explore la Décomposition de la Valeur Singulière et son rôle dans l'apprentissage non supervisé et la réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur ses propriétés et applications.
Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.
