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Exemples d’analyse en composantes principales

Exemples d’analyse en composantes principales 1 1 1 Mini-exemple Ci-dessous, un tableau de notes attribuées à 9 sujets dans 5 matières Sujet Math Sciences Français Latin Musique Jean 6 6 5 5,5 8 Aline 8 8 8 8 9 Annie 6 7 11 9,5 11 Monique 14,5 14,5 15,5 15 8 Didier 14 14 12 12 10 André 11 10 5,5 7 13

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Analyse en Composantes Principales (ACP)

exemple 4) L’objectif de l’Analyse en Composantes Principales (ACP) est de revenir à un espace de dimension réduite (par exemple 2) en déformant le moins possible la réalité (cf l’introduction élémentaire à l’ACP) Il s’agit donc d’obtenir le résumé le plus pertinent possible des données initiales C’est la matrice des variances-covariances (ou celle des

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Analyse en Composantes Principales (ACP)

composante ( 1 = 89 83 ), les distances sont approximées On constate néanmoins que les proximités sont assez bien respectées (globalement) Distances dans le repère originel (variables centrées et réduites) Si on tient compte des 2 composantes, on retrouve les distances exactes entre les individus (1,6) 1 9 (2,6) 1 5 0 5

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Exemples d’analyses en composantes principales

Universit e d’Orl eans { Master I ESA { Analyse des donn ees qualitatives 1 Exemples d’analyses en composantes principales Exemple 1 On cherche a etudier les di erentes m ethodes de production d’ electricit e dans di erents pays du monde On restreint notre etude a des pays qui produisent de l’ energie nucl eaire Cette etude a pour objectif de mettre en evidence les pays qui basent pr

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Chapitre I Analyse en Composantes Principales (ACP)

Chapitre I Analyse en Composantes Principales (ACP) MasterMMAS-UniversitédeBordeaux MarieChavent Chapitre1 ACP 1/64 Plan 1 Notionsdebase 2 Analysedunuagedesindividus 3 Analysedunuagedesvariables 4 Interprétationdesrésultats 5 ACPavecmétriques Chapitre1 ACP 2/64


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Analyse en Composantes Principales

Introduction Nuages Np et Nn La méthode de l’ACP Interprétations Analyse en Composantes Principales N Jégou Université Rennes 2 Master1Géographie


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Analyse en Composantes Principales

Repr esentation des individus Exemple en deux dimensions Enonc e (2) Cette droite minimise 1 n Xn i=1 M im i 2 ou - M i est le point i du plan, - m i est la projection orthogonale de M i sur la droite l l l l l l l-1 0 1-1 0-0 5 0 0 0 5 1 0 1 5 2 0 l O mi Mi Elle est dite direction principale du nuage centr e


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L'analyse en composantes principales (ACP)

3 Les données d'exemple : l Le tableau des données d'exemple : l On lance l’analyse en composantes principale Les résultats de l'analyse sont stockés dans la variable z library(ade4) z<- dudi pca(don, center = T, scale = T, scannf = F) l Choix du type d'analyse Les options center et scale de la fonction dudi pca sont utilisées pour centrer et réduire les variables INRA Montpellier


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Ch2 : Analyse en Composantes Principales (ACP)

Analyse directe : Construction de l’espace factoriel du nuage de points-individus associé au tableau On garde pour l’instant les p axes factoriels Analyse duale : Construction de l’espace factoriel du nuage de points - variables : elle est déduite de la première Interprétation de ces analyses : choix du nombre d’axes q à retenir, construction des nuages de points projetés sur

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3 ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES 2 31 Méthodologie

3- Analyse en composantes principales 4 i Il existe au moins une droite (disons u2) contenue dans le meilleur plan et qui est orthogonale à u1 Soit u1 * la projection de u 1 dans le meilleur plan On peut écrire u 1 = u*1 + (u1 - u*1) Soit u2 la droite du meilleur plan orthogonale à u*1 Par construction, u2 est aussi orthogonale à (u1 - u*1) donc u2 est orthogonale à u1


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Exemples d’analyse en composantes principales

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analyse composante principale exemple





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  7. 5 15 8 Didier 14 14 12 12 10 André 11 10 5
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  10. on retrouve les distances exactes entre les individus (1
  11. 6) 1 9 (2
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  14. center = T
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  16. scannf = F) l Choix du type d'analyse Les options center et scale de la fonction dudi pca sont utilisées pour centrer et réduire les variables INRA Montpellier


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  18. u2 est aussi orthogonale à (u1 - u*1) donc u2 est orthogonale à u1


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