Pourquoi quand on parle de PCA on entend parler de vecteur propre et de valeur propre ?

Pourquoi quand on parle de PCA on entend parler de vecteur propre et de valeur propre ?

Un vecteur propre est un vecteur qui, lorsqu’on le multiplie par la matrice de covariance, conserve sa direction. Il est simplement multiplié par un nombre : sa valeur propre

Et la valeur propre a une particularité, elle correspond à la variance projeté des données. C’est cette propriété qu’exploite la PCA pour trouver les composante principale

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