Avant dinterpréter ces proximités il sagit de sassurer de la qualité de représentation des points. Nous adoptons ici une optique in-termédiaire en se référant à un modèle allégé car ne nécessitant pas dhypo-thèse forte sur la distribution des observations normalité.
Réalisez lACP sur tous les individus et seulement les variables actives ie.
Faire une acp sur r. 2 La réalisation de lACP Pour réaliser une ACP on suit une démarche en plusieurs étapes. Il y a deux commandes à choix pour faire lACP en R jexpliquerai plus tard pourquoi. Les premiers travaux sur ce sujet datent de Gabriel 1971.
1 Préparation des données Sassurer que les données sont quantitatives. En chargeant le jeu de données decathlon dans le package FactoMineR lACP peut être réalisée via le menu FactoMineR Analyse en Composantes Principales ACP Une fenêtre souvre alors pour configurer lanalyse. Plus précisément lACP admet des définitions équivalentes selon que lon sattache à la.
Contribution des individus et des variables. Pour faire une ACP des rangs il suffit de transformer les variables à analyser par la fonction rank et de faire une ACP classique par FactoMineR ou ade4 sur les variables transformées. Ensuite nous avons utilisé le package R factoextra pour produire une visualisation ggplot2 des résultats de lACP.
1 La commande par défaut prcomp installé sur R par défaut renvoie une acp dont la description est délicate à obtenir. Ce qui est agréable dans R cest que ces deux approches se réduisent à une ligne de code. Par exemple voici une comparaison des résultats de lACP centrée-réduite sur le jeu de données airquality qui comporte des données manquantes.
Suite à une Analyse en Composantes Principales il est possible de représenter simultanément dans lespace des facteurs à la fois les observations et les variables. Techniques de ré-échantillonnage 8. Linterprétation de lACP peut être achevée par une analyse des proximités entre points sur les plans factoriels.
Comment faire une analyse en composantes principales avec FactoMineR. Plusieurs packages permettent de faire de lACP vegan ade4 par exemple mais je vous recommande dutiliser FactoMineR car. Plus la variable sera proche de 1 ou -1 sur une composante plus celles-ci seront corrélées.
Plus loin 3. Dans ce cours nous présenterons une sortie du logiciel STAT MANIA et utiliserons pour les exercices et activités les sorties du logiciel Statbox. Sur des données centrées-réduites il est possible de déterminer le cercle des corrélations représentation des corrélations entre les variables et les composantes principales.
TRUE princomp stats. Saxonne justifient la définition de lACP. Il existe dautres fonctions packages pour calculer lACP dans R.
En effet au vu des graphiques on peut distinguer plusieurs groupes. Rotation des axes pour une meilleure interprétation 6. Plus loin avec lACP.
Guide de demarrage rapide. Pour choisir de réduire ou non les variables. Comment améliorer les graphiques comment gérer les libellés pour avoir des graphiques.
Respca PCA decathlon 110 scaleunitTRUE ncp5 graphT decathlon. Le jeu de données contient des statistiques sur les arrestations par 100 000 habitants pour assaut meurtre et viol dans chacun des 50 États américains en 1973. Avec princomp le résultat est presque le même et lutilisation est identique aux noms des attributs près.
Plus loin 2. LACP ne supporte pas les données manquantesOr par défaut la fonction PCA de FactoMineR les substitue par la moyenne de la variableCela est très pratique lorsque le jeu de données ne comporte que peu de données manquantes. Cest ce que je fais quand le problème se présente.
Lorsque les données sont constituées de n individus décrits par d 3 variables il devient impossible deffectuer une représentation graphique comme cela peut être le cas pour d2 et d3LACP est une méthode exploratoire ie descriptive qui permet de décrire un jeu de données multivarié de le résumer den réduire la dimensionnalité. Les logiciels SPAD SAS Tanagra et R 7. Ici je vais utiliser prcomp.
Nous allons réaliser une ACP avec R-Commander et le plugin FactomineR correspondant RcmdrPluginFactoMineR. Test de sphéricité et indices MSA 9. Prcomp stats respca - prcomp iris -5 scale.
Il existe plusieurs techniques danalyse factorielle dont les plus courantes sont lanalyse en composante principale ACP portant sur des variables quantitatives lanalyse factorielle des correspondances AFC portant sur deux variables qualitatives et lanalyse des correspondances multiples ACM portant sur plusieurs variables qualitatives il sagit dune extension de lAFC. Plusieurs librairies permettent de réaliser des ACP avec R. ACP sur les corrélations partielles gestion de leffet taille 10.
InstallpackagesFactoMineR Calculer lACP en utilisant les données de démonstration USArrests. Les dix premières en tapant la ligne de code suivante. Mise en oeuvre de lACP avec FactoMineR et Factoshiny.
Nous avons calculé lACP en utilisant la fonction PCA FactoMineR. Biplots dune Analyse en Composantes Principales. Pratique de lACP 5.
Le tableau de données utilisé.
