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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’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 Pierre 5,5 7 14 11,5 10 Brigitte 13 12,5 8,5 9,5 12 Evelyne 9 9,5 12,5 12 18 L’ACP

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Exercice, chapitre 9 - Université de Montréal

Exercice, chapitre 9 Analyse en composantes principales Mars 2019 1 Écrire une fonction en langage R qui réalise l’analyse en composantes principales Inclure les options suivantes: (a) calcul à partir des données brutes centrées ou des données centrées réduites; (b) cadrage de type 1 (préserver les distances) ou de type 2 (préserver les corrélations) Fournissez une copie de


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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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TP 2 : Analyse en composantes principales I Etude d'un

Université d'Angers – master MIM 1 TD 2 analyse de données p 1 TP 2 : Analyse en composantes principales I Etude d'un nuage de points 1 Construire le nuage centré de 50 individus caractérisés par un couple de variables suivant une loi normale d'espérance (1,2) et de matrice de covariance Σ = 1 5 4 1 1 5


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Revisions´ Sebastien Gadat´ - univ-toulouse

La variance d’une composante principale est egale´ a` λ i, ieme valeur propre de VM (ou MV) S´ebastien Gadat S´eance 1: Analyse en composantes principales Motivations Representation vectorielle de donn´ ees quantitatives´ La methode´ Un exemple d’etude : Temp´ erature de ville par mois´ Formules de reconstiturion X = Xp j=1 c j u 0M−1 ♣ Coordonnee de l’individu´ i projete

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Analyse en composantes principales - univ-rennes2fr


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Analyse en Composantes Principales (ACP)

Analyse en Composantes Principales (ACP) Résumé Méthode factorielle de réduction de dimension pour l’exploration statistique de données quantitatives complexes Construction du mo-dèle statistique associé, estimation Représentations graphiques des individus, des variables et simultanée; qualité de représentation Travaux pratiques de complexité croissante par l’études de


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exemple - FOAD - MOOC

Analyse de données Module 2 : L’analyse en composantes principales - Exercices préparatifs M2 6 / 11 • Construction du tableau des variables centrées et réduites : x1 x2 x1 − x1 x2 − x2 (x) x x z 1 1 1 1 σ − = (x) x x z 2 2 2 2 σ − = 1 4 5 -2 1 -1 225 0 34 Z (3,2) = 2 6 7 0 3 0 1 02 3 8 0 2 -4 1 225 -1 36 Σ 18 12 0 0 0 0 on vérifie que : z1 =z2 =0, V (z 1) =V (z 2) =1 et


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Méthodes d’Analyses Factorielles ACP et AFCM

• Analyse en Composantes Principales (ACP) Individus Durée Totale En Exercice 2,6 10e4 ACP 27 Début 30j 60j AFCM – Codage des Données Principes Communs Analyse en Composantes Principales Analyse des Correspondances Étude en Cours 30 60 90 120 150 180 (jours) (s) Patient n°1 Durée Totale En Exercice Faible Moyenne Importante (Loslever et Bouilland, Fuzzy sets and systems


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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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Exercice, chapitre 9 - Université de Montréal

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Analyse en composantes principales - univ-rennes2fr


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  18. chapitre 9 - Université de MontréalExercice
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  25. V (z 1) =V (z 2) =1 et


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