L'analyse en composantes principales (ACP) permet de calculer les hyperplans d'un espace vectoriel tel qu'une projection sur ces plans conserve un maximum d'entropie. Cette approche permet entre autres choses de projeter des espaces ayant un très grand nombre de dimensions dans des espaces de dimensions réduites tout en limitant la perte d'information.

L'utilisation combinée de scikit-learn et de matplotlib permet de produire très rapidement des réductions de dimension et de les visualiser. J'utilise ces bibliothèques pour visualiser dans un espace à 2 ou 3 dimensions des espaces vectoriels correspondant à des représentations de documents à l'aide de traits particuliers.