Hierarchical clustering sur composante principale - HCPC Poster un commentaire 



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HCPC permet de faire principalement un cluster sur composante principale. Le but est de classifier les individus en groupe tout en ?liminant le bruit de fond. Ce qui rend le clustering robuste.

le param?tre nbclust:
si nbclust=-1 : le nombre de groupes d'individus ou de cluster est determiner automatiquement par l'environnement statistique du logiciel.
si nbclust = 0 ou 1 : Le logiciel ne fait rien.
si nbclust = >1: Le nombre de groupes souhait? est effectu?

Logiciel HCPC

HCPC logiciel Cliquez pour voir

Interface graphique : C++/QT
Statistiques : R/FactoMineR/ade4
Compatibilit? : Windows

Format de fichier

Les fichiers doivent ?tre au format *.txt tabulation. Le s?parateur de d?cimale doit ?tre des points et non des virgules. Les individus sont en ligne et les variables en colonne (voir ci-dessous). Si vous avez des valeurs manquantes dans vos donn?es, remplacer les par: NA

format ACP

-> T?l?chargez un exemple de fichier

Le fichier ? fournir doit contenir soit des donn?es brutes soit le r?sultat d'une ACP ou d'une ACM -> T?l?chargez un exemple

Proc?dure d'utilisation de ce logiciel

->Importer le fichier -> cliquer ok
Faites varier nbclust ? votre convenance. nbclust doit ?tre soit ?gal ? -1 (fixation automatique du nombre de clusters par le logiciel) soit >=2. Le fichier contient 151 fleurs pour lesquelles on d?crit la largeur et la longueur des p?tales et s?pales.

Graphiques
ACP logiciel ACP logicielCliquer
ACP logicielCliquer

A faire

Description des clusters par les variables et des individus.

Notes

Ce tuto sera affin? au fur et ? m?sure pour faciliter l'utilisation du logiciel.
NB : Trop de variables dans les donn?es peut rendre le graphique illisible et si vos donn?es n'ont aucune structure l'HCP ne fera pas de miracle .

N'h?sitez ? m'envoyer ou ? poster vos commentaires et suggestions sur ce logiciel. Je vous souhaite bon courage.

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