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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
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 Taille du fichier : 604KB 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
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
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
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 PDF
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 PDF
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 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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