Année Universitaire 2021-2022
Mastère
"Business Analytics & Data Science" (BADS)
Atelier
Fouille de données
ZOUAOUI Slim
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Sommaire
Analyse en composantes principales
Analyse factorielle de correspondance
Méthodes de classification non supervisées
cran.r-project.org
anaconda.com
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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
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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.
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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 Python