Modérateur : Groupe des modérateurs
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hclust(dist(dudi.acm$li), method="ward")
Mais question surement idiote...sur quel critère sont faits les cluster. K means minimise la somme des carrés pour chaque cluster si j'ai bien compris, mais comment savoir par quelles modalités de départ ces individus ont ils été regroupés...?
que dois-je regarder avec les valeurs propres?
Parce que problème ( je pense) ma première vp est égale à 1...!!
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library(ade4)
data(banque)
banque.acm <- dudi.acm(banque,scannf=F,nf=20)
banque.acm$eig/sum(banque.acm$eig)*100
# voir aussi du côté de inertia.dudi
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