Analysis of Principal Component Analysis (ACP)

Data Science · lab

Browse all intelligence artificielle et données documents

Année Universitaire 2021-2022

Mastère

"Business Analytics & Data Science" (BADS)

Atelier

Fouille de données

ZOUAOUI Slim

Sommaire

Analyse en composantes principales

Analyse factorielle de correspondance

Méthodes de classification non supervisées

cran.r-project.org

anaconda.com

TP 1 - Analyse en Composantes Principales

(ACP)

On dispose de 6 variables continues observées sur 20 voitures. On va présenter

dans la suite la liste des variables :nom du véhicule, longueur (m), largeur (m),

hauteur (m), puissance (chevaux), vitesse maxi (Km/h), 0 à 100 km (secondes)

A partir de ces données, il vous est demandé de faire une analyse en composantes

principales :

1- A partir de la matrice des corrélations, peut-on induire des liaisons entre les

variables continues.

2- En prenant en compte les corrélations variables-facteurs et le graphique du

cercle des corrélations, donnez une interprétation du premier et deuxième axe

factoriel.

3- Vous appuyant sur les contributions et cos2 des observations (véhicules) ainsi

que la carte des individus sur le premier plan factoriel interpréter la distribution

des véhicules dans ce plan factoriel.

Analyse en Composantes Principales avec SPAD

TP voiture (Sortie Logiciel SPAD)

EFFECTIF

POIDS | MOYENNE ECART-TYPE |

+-------------------------------------------------------+----------------------+----------------------+

MAXIMUM |

| NUM . IDEN - LIBELLE

+-------------------------------------------------------+----------------------+----------------------+

|

20.00

| 2 . C2

|

20.00

| 3 . C3

|

20.00

| 4 . C4

|

20.00

| 5 . C5

|

20.00

| 6 . C6

| 7 . C7

Advertisement

|

20.00

+-------------------------------------------------------+----------------------+----------------------+

  • longueur
  • largeur
  • hauteur
  • puissance
  • vitesse maxi
  • 0 100km

4.37

1.75

1.47

135.20

198.20

10.55

3.61

1.64

1.29

65.00

161.00

5.90

4.88

1.86

1.75

250.00

250.00

14.80

0.36

0.05

0.10

52.49

26.43

2.27

20

20

20

20

20

20

MINIMUM

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

C3

C5

C2

Advertisement

C6

C7

MATRICE DES CORRELATIONS

C4

-----+------------------------------------------

1.00

C2 |

0.84 1.00

C3 |

0.30 0.29

1.00

C4 |

C5 |

0.27 0.41 -0.45

0.17 0.27 -0.61

C6 |

C7 |

1.00

0.64

-0.01 -0.16

-----+------------------------------------------

1.00

1.00

0.95

-0.87 -0.96

Analyse en Composantes Principales avec SPAD

VALEURS PROPRES

APERCU DE LA PRECISION DES CALCULS : TRACE AVANT DIAGONALISATION ..

6.0000

SOMME DES VALEURS PROPRES ........ 6.0000

VALEUR

| PROPRE

| POURCENT.| POURCENT.|

| CUMULE |

|

HISTOGRAMME DES 6 PREMIERES VALEURS PROPRES

+--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+

|

| NUMERO |

|

|

+--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+

|

55.95 | |

|

55.95 |

|

90.11

|

| 34.17 |

|

Advertisement

96.13

|

6.02 |

|

|

98.41

|

2.28 |

|

1.45 |

|

|

|

99.86

|

0.14 | 100.00

|

|

+--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+

| *

| *

| **

| *

| *

1 | 3.3569

2.0499

2

0.3612

3

0.1365

4

0.0872

5

0.0083

6

|

|

|

|

|

COORDONNEES DES VARIABLES SUR LES AXES 1 A 5 VARIABLES ACTIVES

----------------------------+------------------------------------+-------------------------------+------------------------------- VARIABLES

|

COORDONNEES

| CORRELATIONS VARIABLE-FACTEUR |

ANCIENS AXES UNITAIRES

3

|

1

2

4

Advertisement

----------------------------+------------------------------------+-------------------------------+------------------------------- IDEN -

|

LIBELLE COURT

----------------------------+------------------------------------+-------------------------------+-------------------------------

0.21 -0.03 | -0.23 -0.91 -0.28 0.21 -0.03 | -0.13 -0.63 -0.46 0.58 -0.12

| -0.23 -0.91 -0.28

C2 - longueur

| -0.35 -0.89 -0.03

C3 - largeur

-0.28 -0.01 | -0.35 -0.89 -0.03 -0.28 -0.01 | -0.19 -0.62 -0.05 -0.75 -0.03

0.48 0.08 -0.04 | 0.62 -0.61 0.48 0.08 -0.04 | 0.34 -0.43 0.79 0.23 -0.13

| 0.62 -0.61

C4 - hauteur

C5 - puissance

0.10 0.71

0.18

| -0.95 -0.11

0.04

0.21 | -0.95 -0.11

0.08 -0.02 | -0.99 0.06

0.21 -0.08

0.07

0.06

| -0.99

C6 - vitesse maxi

C7 - 0_ 100km

0.01 0.20 | 0.95 -0.20 -0.14 0.01 0.20 | 0.52 -0.14 -0.23 0.03 0.68

0.95 -0.20 -0.14

|

----------------------------+------------------------------------+-------------------------------+-------------------------------

0.18 0.04 0.21 | -0.52 -0.07

0.07 0.08 -0.02 | -0.54 0.04

0.30

0.12

5 |

5

3

2

1

3

2

4

4

1

5

Analyse en Composantes Principales avec SPAD

Cercle de corrélation

Analyse en Composantes Principales avec SPAD

Analyse en Composantes Principales avec SPAD

Projection des individus dans le premier plan factoriel