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Analyse en Composantes Principales (ACP)

Cette interprétation sera guidée par un certain nombre d’indicateurs numériques et graphiques, appelés aides à l’interpréta-tion, qui sont là pour aider l’utilisateur à faire l’interprétation la plus juste et la plus objective possible L’analyse en Composantes Principales (ACP) est un grand classique de


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Analyse en Composantes Principales (ACP)

Rotation des axes pour une meilleure interprétation 6 Les logiciels (SPAD, SAS, Tanagra et R) 7 Plus loin avec l’ACP : techniques de ré-échantillonnage 8 Plus loin (2) : test de sphéricité et indice(s) MSA 9 Plus loin (3) : ACP sur les corrélations partielles, gestion de « l’effet taille» 10 Plus loin (4) : analyse en facteurs principaux 11 Bibliographie Ricco Rakotomalala

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Ch2 : Analyse en Composantes Principales (ACP)

Ch2 : Analyse en Composantes Principales (ACP) A- Objectifs B- construction d’un espace factoriel C- Les étapes d’une ACP D- Interprétation E- Limites A- Objectifs On dispose d’un tableau de données X Ce tableau définit deux nuages de points : Nuage de points-variables = coordonnées des vecteurs variables tracées dans le repère dont les axes représentent les individus (espace

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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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L’analyse en composantes principales en pratique

L’analyse en composantes principales généralise cette démarche en prenant en compte la totalité des variables quantitatives : ainsi, nous verrons que les personnes de 60 ans et plus n’ont en général pas d’enfant à charge, et par suite le montant de leurs achats est moins élevé : il y a donc une tendance générale dans les données, liée à l’âge, qui permet d’expliquer la

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Analyse en composantes principales - Laboratoire ERIC

Analyse en composantes principales Interprétation des axes factoriels on examine les corrélations entre les variables initiales et les axes (variables) factoriel(le)s : r(x j;f ‘) 2[ 1;1] plot(res pca,choix = "var")-1 5 -1 0 -0 5 0 0 0 5 1 0 1 5-1 0-0 5 0 0 0 5 1 0 Variables factor map (PCA) Dim 1 (62 01 ) Dim 2 (24 74 ) Murder Assault UrbanPop Rape 14 / 21 Analyse en composantes


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Analyse en composantes principales (ACP) - FUN-MOOC

Données - ExemplesEtude des individusEtude des variablesAides à l’interprétation Janv Févr Mars Avri Mai Juin juil Août Sept Octo Nove Déce Bordeaux 0 84 0 98 1 40 1 33 0 94 0 85 0 52 0 74 0 90 0 84 0 6 Centrage–réductiondesdonnées 7 0 72 Brest 1 10 0 54 -0 29 -1 30 -1 95 -1 98 -2 06 -1 83 -1 28 -0 18 0 62 1 14 Clermont -0 71 -0 63 -0 50 -0 50 -0 44 -0 31 -0 21 -0 24 -0 44 -0 63


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3 ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES 2 31 Méthodologie

3- Analyse en composantes principales 5 3 1 2 Interprétation géométrique de l'ACP L'ACP revient à effectuer une rotation du sytème d'axes initial puisque les vecteurs propres sont orthogonaux entre eux et constituent donc un nouveau repère de coordonnées Les cosinus entre les nouveaux axes et les


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Analyse en Composantes Principales - univ-rennes2fr

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 - univ-rennes2fr

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