fviz_contrib - Visualisation des contributions - Logiciel R et analyse de donn?es


Description

Cette fonction peut ?tre utilis?e pour visualiser les contributions des lignes/colonnes ? partir des r?sultats des fonctions, d?analyse en composante principale (ACP), d?analyse factorielle des correspondances simples (AFC) et d?analyse des correspondences multiples (ACM), issues de diff?rents packages R.

La fonction fviz_contrib() [dans le package factoextra] est utilis?e.

Installer et charger factoextra

Le package devtools est requis pour l?installation de factoextra.

if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/factoextra")

Charger factoextra:

library("factoextra")

Utilisation

fviz_contrib(X, choice = c("row", "col", "var", "ind"), 
             axes = 1, fill = "steelblue", color = "steelblue",
             sort.val = c("desc", "asc", "none"), top = Inf)

Arguments

Argument Description
X Un objet de classe PCA, CA et MCA [FactoMineR]; prcomp et princomp [stats]; dudi, pca, coa et acm [ade4]; ca et mjca [ca package].
choice Les valeurs possibles sont ?row? et ?col? pour l?AFC; ?var? et ?ind? pour l?APC ou l?ACM.
axes un vecteur num?rique pr?cisant les axes d?int?r?t. La valeur par d?faut est axes = 1 pour l?axe 1.
fill Couleur de remplissage du bar plot.
color Couleur de bordure pour le bar plot.
sort.val une cha?ne de caract?re sp?cifiant si la valeur doit ?tre tri?e. Les valeurs autoris?es sont ?none? (aucun tri), ?asc? (par ordre croissant) ou ?desc? (pour la descente).
top une valeur num?rique indiquant le nombre de top ?l?ments ? afficher.
? non utilis?.

D?tails

La fonction fviz_contrib() cr?e un bar plot des contributions des lignes/colonnes. Une ligne de r?f?rence, en pointill?s, est ?galement repr?sent?e sur le bar plot. Cette ligne de r?f?rence correspond ? la valeur attendue si la contribution des ?l?ments ?tait uniforme.

Pour une dimension donn?e, toute ligne/colonne avec une contribution au dessus de la ligne de r?f?rence peut ?tre consid?r?e comme importante dans la contribution ? la dimension en question.

Valeur

Un graphique de type ggplot2

Exemples

Analyse en composante principale

Une analyse en composantes principales (ACP) est effectu?e en utilisant la fonction int?gr?e de R prcomp() et le jeu de donn?es decathlon2 [dans factoextra]:

data(decathlon2)
decathlon2.active <- decathlon2[1:23, 1:10]
res.pca <- prcomp(decathlon2.active,  scale = TRUE)
# Contribution des variables ? l'axe 1
fviz_contrib(res.pca, choice="var", axes = 1 )

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Trie
fviz_contrib(res.pca, choice="var", axes = 1,
           sort.val ="asc")

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# S?lectionner le top 7 des variables contribuant le plus 
fviz_contrib(res.pca, choice="var", axes = 1, top = 7 )

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Changer le th?me et la couleur
fviz_contrib(res.pca, choice="var", axes = 1,
         fill = "lightgray", color = "black") +
         theme_minimal() +
         theme(axis.text.x = element_text(angle=45))

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Contribution des variables ? l'axe 2
fviz_contrib(res.pca, choice="var", axes = 2)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Contribution des variables aux axes 1 + 2
fviz_contrib(res.pca, choice="var", axes = 1:2)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Contribution des individus ? l'axe 1
fviz_contrib(res.pca, choice="ind", axes = 1)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

Analyse des correspondences

La fonction CA() dans le package FactoMineR est utilis?e:

# Installer et charger FactoMineR pour effectuer une CA
# install.packages("FactoMineR")
library("FactoMineR")
data("housetasks")
res.ca <- CA(housetasks, graph = FALSE)
# Contribution des lignes ? l'axe 1
fviz_contrib(res.ca, choice ="row", axes = 1)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Contribution des lignes ? l'axe 1 + 2
fviz_contrib(res.ca, choice ="row", axes = 1:2)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Contribution des colonnes ? l'axe 1
fviz_contrib(res.ca, choice ="col", axes = 1)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

Analyse des correspondances multiples

La fonction MCA() dans le package FactoMineR est utilis?e:

library(FactoMineR)
data(poison)
res.mca <- MCA(poison, quanti.sup = 1:2,
              quali.sup = 3:4, graph=FALSE)
# Contribution des individus ? l'axe 1
fviz_contrib(res.mca, choice ="ind", axes = 1)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# S?lectionner les top 20
fviz_contrib(res.mca, choice ="ind", axes = 1, top = 20)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

# Contribution des variables ? l'axe 1
fviz_contrib(res.mca, choice ="var", axes = 1)

fviz_contrib - Visualisation des contributions des variables lignes/columns - Logiciel R et analyse de donn?es

Infos

Cette analyse a ?t? r?alis?e en utilisant le logiciel R (ver. 3.2.1) et factoextra (ver. 1.0.3)


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