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Méthodes des composantes principales » [Solved] help! Analyse en composante principale avec R Quel package utiliser?

Booster Fronde

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Messages: 1

Le 13/06/2010 à 19h19
Bonjour tout le monde.

Je débute avec le logiciel R et je cherche à faire une analyse en composante principale.
Quel est le package à utiliser? Quelqu'un aurait il un code?

Je vous remercie d'avance.



Edité par kass Le 13/06/2010 à 19h21
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Le 16/06/2010 à 00h05
Je te conseille le package FactoMineR, très facile d'utilisation et sofistiqué.

Le code R pour faire une ACP
Code TEXT :
 
library(FactoMineR)
PCA(x)
 


x étant une matrice contenant des données.
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Booster Fronde

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Messages: 1

Le 06/01/2012 à 12h01
Bonjour à tous et avant tout merci aux fondateurs de ce site.

je suis aussi debutant sur R vraiment debutant, je viens de telecharger le logiciel car j'ai des données à analyser à commencer par une ACP. mes données sous access alors question une comment importer de façon terre à terre ma BD sur R.
j'ai le package factomineR pour le besoin de l'ACP
si j'utilise ce code
library(FactoMineR)
PCA(x)
est ce que je dois prendre ma BD comme etant (X)?

merci beaucoup
   

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Le 11/01/2012 à 13h06
Il faudrait extraire les données de ta base de données sous forme de fichier txt, facilement importable dans R.

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Le 19/10/2016 à 10h18
Je te mets un code tu copies et colles :
Code R :
 
dir<-"Z:Perso/jhjh/"# ici tu y mets la direction de là où se trouve ton fichier (enregistré en .csv bien sur) si tu as des soucis sur l'enregistrement de ton fichier excel ou ods tu me dis c'est très simple 
data<-paste(dir,"nom de ton fichier.csv",sep="") 
Matrice<-read.csv(data,header=T,sep=";",dec=",") 
str(Matrice)#ici tu vois la forme de tes variables (colonnes de ta matrice) si tu as des caractères en général il les met direct en facteur, si tu as des valeurs numériques et qu'il te met int, alors transforme les en numérique! en faisant ci-dessous 
Matrice$nomcolonne<-as.numeric(as.character(Matrice$nomcolonne)) 
##ensuite tu vas dans install package tu choisis paris par exemple peu importe et tu cherches FactoMineR 
#Une fois chargé 
library(FactoMineR) 
res.pca = PCA(Matrice[,2:10], scale.unit=TRUE, ncp=5, graph=T)#si tu mets en ACP des variables qui ont la même unité alorsz scale.unit=FALSE, sinon pour [,2:10] tu peux changer tu mets 2 si ta 1ère variable quanti à prendre dans l'ACP se situe dans la colonne 2! 
#Voilà j'espère que ça t'aidera et 10 si ta dernière variable quanti est à la colonne 10 ! 
##J'espère que ça va t'aider!
 
   
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