Modérateur : Groupe des modérateurs
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par(cin=...)
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pca1<-dudi.pca(t1, scale=F)
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acp <- dudi.pca(X,...)
scatter.dudi(acp,clab.row=0.5,clab.col=0.5) # ou les valeurs que tu veux et ça devrait marcher.
Ensuite, si tu fais une ACP sur du 0/1, il ne faut pas faire une ACP normée, qui est la transformation par défaut du dudi.pca. C'est à dire que R centre et réduit ton tableau...donc pas besoin de chercher plus loin :).
Donc dans ton cas, il faut que tu fasses une ACP centrée car sinon en divisant par la variance tu élimines tout ce qui crée de la variabilité dans tes données. On fait une ACP normée lorsque les colonnes de ton tableau ont des variances très différentes (par exemple des mesures physico chimiques et à côté une altitude).
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dist(t1,method="euclidean")
hc<-hclust(dist(t1,method="euclidean"),method="complete")
plot(hc)
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rownames(t1) <- c("B1","H1")
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s.corcircle(pca1$co)#Pour avoir le cercle des corrélations
et scatter.dudi(pca1,clab.row=0.7,clab.col=0.40,permute = FALSE, posieig = "bottom")
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Erreur dans `dimnames<-.data.frame`(`*tmp*`, value = 84) :
'dimnames' incorrect pour ce tableau de données
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> args(rownames)
function (x, do.NULL = TRUE, prefix = "row")
NULL
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