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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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ACP avec Python - Laboratoire ERIC

KDnuggets, « Python eats away at R : Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018: Trends and Analysis » (Mai 2018), où 65 6 des utilisateurs disent utiliser Python en conjonction avec d’autres outils, contre 48 5 pour R L’écart (17 1 ) est énorme ! J’avais vu la montée de Python Je m’étais dit que mes

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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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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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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


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L’Analyse en Composantes Principales (ACP)

La composante principale Combinaison linéaire des variables initiales C’est la projection des points-individus sur l’axe principal Il y a p CP et l’information qu’elle résume (λ) décroit de la 1ère à la pième L’Analyse en Composantes Principales (ACP) La projection des variables Dans le cas d’une ACP normée, la coordonnée d’une variable sur un axe factoriel est la


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Analyse en Composantes Principales (ACP)

L’analyse en Composantes Principales (ACP) est un grand classique de l”analyse des données” en France pour l’étude exploratoire ou la compres-sion d’un grand tableau n pde données quantitatives Le livre de Jolliffe (2002)[2] en détaille tous les aspects et utilisations de façon exhaustive Elle est introduite ici comme l’estimation des paramètres d’un modèle, afin de


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Chapitre 5 Analyse en composantes principales

Cette base principale est calculée pour chaque battement par une analyse en composantes principales (ACP) (Figure 2) Figure 2: L’enregistrement cardiaque est en général effectué sur 3 voies (A, B, C) liées au corps ; pour chaque battement cardiaque, on calcule les axes du vectocardiogramme associé en utilisant une analyse en composantes principales, et l’on construit ainsi les voies


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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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  4. 6) 1 9 (2
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  26. 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


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