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
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
-> 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
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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.