Comment faire une classification ascendante hierarchique?

Comment faire une classification ascendante hiérarchique?

Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)

1. On commence par calculer la dissimilarité entre les N objets.
2. Puis on regroupe les deux objets dont le regroupement minimise un critère d’agrégation donné, créant ainsi une classe comprenant ces deux objets.

Comment faire une classification ascendante hiérarchique sur r?

Pour effectuer une classification sur des variables catégorielles, vous pouvez d’abord faire l’AFC ou l’ACM sur votre jeu de données. Ensuite, vous pouvez appliquer le HCPC sur le résultat de l’AFC ou de l’ACM.

Pourquoi faire une ACP avant une classification?

Cette approche est utile dans plusieurs situations: Lorsque vous disposez d’un grand jeu de données contenant des variables continues, une ACP peut être utilisée pour réduire la dimension des données avant la classification hiérarchique des données.

Comment lire un Dendrogramme?

Pour visualiser les niveaux de similarité (ou de distance), positionnez le pointeur de la souris sur une ligne horizontale du dendrogramme. La configuration de variation des valeurs de similarité ou de distance d’une étape à une autre peut vous aider à sélectionner le groupement final pour vos données.

Comment faire une ACM sous r?

Plusieurs fonctions, de différents packages, sont disponibles dans le logiciel R pour le calcul de l’ACM:

1. MCA() [package FactoMineR ]
2. dudi. mca() [package ade4 ]
3. epMCA() [package ExPosition ]

Comment interpréter les résultats de l’AFC?

Pour interpréter l’AFC, la première étape consiste à évaluer s’il existe une dépendance significative entre les lignes et les colonnes. Une méthode rigoureuse consiste à utiliser la statistique de khi2 pour examiner l’association entre les modalités des lignes et celles des colonnes.

Quand on utilise ACP?

1 L’analyse en composantes principales (ACP) est un outil extrêmement puissant de compression et de synthèse de l’information, très utile lorsque l’on est en présence d’une somme importante de données quantitatives à traiter et interpréter.

Pourquoi faire une ACM?

L’Analyse des Correspondances Multiples (ACM) est une méthode qui permet d’étudier l’association entre au moins deux variables qualitatives. L’Analyse des Correspondances Multiples est aux variables qualitatives ce que l’Analyse en Composantes Principales est aux variables quantitatives.

Comment utiliser FactoMineR?

Installer FactoMineR et son interface graphique

1. Télécharger le package FactoMineR : vous pouvez télécharger le package à partir du CRAN ou de ce site (FactoMineR 1.14: Linux, Windows).
2. Installer FactoMineR à l’aide du menu situé dans la console de R (-> Packages -> Installer un package depuis un fichier zip…).

Comment interpréter une analyse factorielle des correspondances?

Quand on utilise AFC?

La technique de l’AFC est essentiellement utilisée pour de grands tableaux de données toutes comparables entre elles (si possible exprimées toutes dans la même unité, comme une monnaie, une dimension, une fréquence ou toute autre grandeur mesurable).

Quel est l’objectif d’une ACP?

L’ACP sert à décrire un jeu de données comportant de nombreux individus et variables quantitatives. L’analyse permet d’extraire l’information pertinente et la synthétise sous forme de composantes principales, nouveaux axes pour décrire le jeu de données.