Extrait / Introduction

Analyse des composantes principales sous logiciel R est un rapport de Méthodologie Outils d'analyse de Bac+3, proposé par wiifii

Extrait / Introduction :

Dans l’analyse exploratoire des données on trouve deux méthodes : Les méthodes multifactorielles et les méthodes de classification.

Les méthodes multifactorielles permettent d'obtenir des représentations graphiques qui constituent le meilleur résumé possible de l'information contenue dans un grand tableau de données. Pour cela, il faut consentir à une perte d'information afin de gagner en lisibilité. En fonction des phénomènes que l'on veut étudier et de la nature du tableau de données dont on dispose, on appliquera telle ou telle méthode multifactorielle. En effet, il n'existe pas une méthode factorielle d'analyse des données, mais un ensemble de méthodes, reposant toutes sur les mêmes théories mathématiques. Ainsi, on trouvera les principales méthodes suivantes :
• ACP : Analyse en Composantes Principales, pour les tableaux de variables quantitatives.
• AFTD : Analyse Factorielle d'un Tableau de Distances, pour les tableaux de distances.
• AFC : Analyse Factorielle des Correspondances, pour les tableaux de contingence.
• ACM : Analyse des Correspondances Multiples, pour les tableaux de variables qualitatives.

Plan

Plan :

Chapitre 1

1. Présentation de R
1.2 LE CRAN
1.3 LE POINT FORT DE R
1.4 Les points faibles de R
1 .5 L’ ENVIRONNEMENT DE TRAVAILLE
1.6 LES NOTIONS ELEMENTAIRE
1.7 GESTION DU REPERTOIRE DU TRAVAIL

2. Les objets dans R
2.1 Typologie des objets
2.2Enregistrement et chargement des objets
2.3 Importation et Exportation de donnée
Chapitre 2

ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES :
1. ACP : Introduction
2. Présentation de l'ACP
3. Résumé

CLASSIFICATION
1. Classification : Introduction
2. la classification hiérarchique
3. Les difficultés de la classification hiérarchique
4. Algorithme
5. la classification k-means
6. comparaison de ces deux méthodes

Chapitre 3 "exemple"

1. énoncé
2. Analyse de composantes principales
3. classification hiérarchique
4. k-moyenne
5. interprétation

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