Réduire les redondances avec l'acm sous R

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Laure carolle
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Réduire les redondances avec l'acm sous R

Messagepar Laure carolle » 29 Aoû 2018, 19:58

Bonjour;
Je vous explique mon problème. Je dois faire le traitement de données d'enquête avec R. J'ai environ 99 variables qualitatives et je dois réaliser une classification ascendante hiérarchique. Pour ce faire, on m'a conseillé de réduire le nombre de variables (suppression des redondances) en effectuant une ACM. Le problème, c'est que je n'ai pas de critère de sélection des variables une fois l'acm réalisée avec le package FactoMineR. Si quelqu'un a un tuyau à me proposer je suis preneuse. Merci

Eric Wajnberg
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Re: Réduire les redondances avec l'acm sous R

Messagepar Eric Wajnberg » 30 Aoû 2018, 09:05

Votre question est une question de stats, je pense, pas vraiment une question sous R. Vous êtes hors-sujet ici.

Rapidement :

1) Réduire le nombre de variables avec une AFC (ou AFCM) veut juste dire que l'on ne prend ensuite que les premiers axes de l'analyse. Le critère de sélection dont vous parlez est juste les premiers axes qui sortent, au besoin en cherchant des ruptures dans l'ebouli des valeurs propres.

2) Pourquoi réduire le nombre de variables ? Pourquoi ne pas faire la classification sur l'ensemble des données ?

Cordialement, Eric.

Laure carolle
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Re: Réduire les redondances avec l'acm sous R

Messagepar Laure carolle » 30 Aoû 2018, 12:14

Bonjour,
Merci de cette première réponse.
Je me suis sans doute mal faire comprendre dans mon premier poste.

En fait,je cherche un moyen d'éliminer les variables redondantes un peu dans le style du package de R "ClustOfVar" mais au lieu de générer de nouvelles variables synthétiques, j'aimerais juste garder les variables les plus intéressantes de mon jeu de données.
Pourquoi je veux réduire: pour faciliter l'interprétation de ma classification et faire en sorte que mon analyse soit un peu plus robuste.

Il y a apparemment un moyen de parvenir à ce résultat avec l'acm sous R (peut être que c'est une question de statistique générale mais je pose la question ici vu que je voudrais faire mon analyse sous R)

Pour ce qui est du critère de sélection, en fait je ne cherche pas un moyen de sélectionner les axes factoriels: à ce niveau, il n'y a pas de problèmes (avec la règle du coude, je suis parvenu à la sélection).
Le soucis pour moi se pose dans la suite:
une fois les axes sélectionnées et les contributions des variables à la formation de chaque axe trouvées, sur quoi je me base pour fixer les variables non redondantes. Est ce qu'il y a moyen de lister ces variables par ordre de contribution par exemple.

J'espère avoir été un peu plus claire.
Si quelqu'un d'autre a une idée (que ce soit avec l'acm ou l'utilisation de ClustOfVar de R), je suis preneuse. Merci

Florent Aubry
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Re: Réduire les redondances avec l'acm sous R

Messagepar Florent Aubry » 31 Aoû 2018, 06:29

sur quoi je me base pour fixer les variables non redondantes
Cette question ne relève pas de R mais des principes de l'ACM. Une fois cette question résolue,
Est ce qu'il y a moyen de lister ces variables par ordre de contribution par exemple.
peut relever de R si tu as des problèmes avec la fonctions/packages que tu utiliseras alors.

Deux conseils pour résoudre ton problème :
1) soit plus claire et précise sur l'énoncé de ton problème
2) pose la question sur un forum plus généraliste comme le Forum des Statistiques.

Bertrand Vassor
Messages : 46
Enregistré le : 18 Sep 2017, 10:18

Re: Réduire les redondances avec l'acm sous R

Messagepar Bertrand Vassor » 21 Sep 2018, 06:40

Bonjour,

je pense qu'une partie des réponses se trouve sur le site de factoMineR : http://factominer.free.fr/index_fr.html avec soit les ouvrages soit les videos.

BVA


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