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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 5Taille du fichier : 2MB PDF
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 PDF
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 Taille du fichier : 194KB PDF
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 PDF
Principe de l analyse en composantes principales
Principe de l’analyse en composantes principales L La première composante principale sépare les variables de concentration (concentration moyenne, minimale et maximale et concentrations des quatorze semaines) de la densité de population Compte tenu des différences de concentration entre ville et campagne, cette opposition était prévisible On observe de plus une corrélation PDF
L'analyse en composantes principales (ACP)
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 - Analyses en composantes principales - Juillet 2005 p 9/23 8 Les PDF
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 Taille du fichier : 373KB PDF
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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 5Taille du fichier : 2MB PDF
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