[PDF] Analyse en composantes principales (ACP)





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Projection d'un nuage de points sur des axes qui maximisent l'inertie projetée Anne B Dufour () Analyse en Composantes Principales Octobre 2013

  • Comment interpréter un nuage de points ?

    Le nuage de points est particulièrement utile lorsque les valeurs des variables sur l'axe des y dépendent des valeurs de la variable de l'axe des x. Dans un nuage de points, les points sont placés sans être reliés. La tendance qui en résulte indique le type et la force de la relation entre deux ou plusieurs variables.

  • Comment interpréter les nuages ?

    Lorsque les gouttes deviennent plus grosses et plus lourdes, le nuage les libère et il pleut. La forme du nuage vous indique si vous devez vous attendre à des précipitations et quel sera leur type. La météo dépend dans une large mesure de la géographie de l'endroit où vous vous trouvez.

  • Comment représenter graphiquement un nuage de points ?

    Un graphique en nuages de points présente toujours deux axes de valeurs pour afficher un ensemble de données numériques le long d'un axe horizontal (valeurs) et un autre ensemble de valeurs numériques le long d'un axe vertical (axe des valeurs).
  • 1) Dans un repère, représenter le nuage de points (xi ; yi). 2) Déterminer les coordonnées du point moyen G du nuage de points. y = (40 + 55 + 55 + 70 + 75 + 95) : 6 = 65. Le point moyen G du nuage de points a pour coordonnées (13 ; 65).
Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Analyse en composantes principales (ACP)

François Husson

Laboratoire de mathématiques appliquées - Agrocampus Rennes husson@agrocampus-ouest.fr 1/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation Analyse en Composantes Principales (ACP)1Données - Exemples

2Etude des individus

3Etude des variables

4Aides à l"interprétation

2/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Quel type de données?

L"ACP s"intéresse à des tableaux de données rectangulaires avec des individus en lignes et des va riablesquantitatives e ncolonnes

Figure:T ableaude

données en ACPPour la variablek, on note : la moyenne :¯xk=1I I i=1x ik l"écart-type :sk=? ???1 I I i=1(xik-¯xk)2 3/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Exemples

Analyse sensorielle : note du

de scripteurkpour lep roduiti

Ecologie : concentration du

p olluantkdans larivière i

Economie : valeur de l"

indicateurkpour l"annéei

Génétique : expression du

gène kpour lepatient i

Biologie :

mesure kpour l"animali

Marketing : valeur d"

indice de satisfactionkpour lama rquei

Sociologie :

temps passé à l"activité kpar les individus de la CSPi etc. ?Il existe de très nombreux tableaux comme cela 4/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Les données température

15 individus (lignes) : villes de France

14 variables (colonnes) :

12 températures mensuelles moyennes (sur 30 ans)

2 variables géographiques (latitude, longitude)Janv Févr Mars Avri Mai Juin juil Août Sept Octo Nove Déce

Lati Long

Bordeaux 5.6 6.6 10.3 12.8 15.8 19.3 20.9 21 18.6 13.8 9.1 6.2

44.5 -0.34

Brest 6.1 5.8 7.8 9.2 11.6 14.4 15.6 16 14.7 12 9 7

48.24 -4.29

Clermont 2.6 3.7 7.5 10.3 13.8 17.3 19.4 19.1 16.2 11.2 6.6 3.6

45.47 3.05

Grenoble 1.5 3.2 7.7 10.6 14.5 17.8 20.1 19.5 16.7 11.4 6.5 2.3

45.1 5.43

Lille 2.4 2.9 6 8.9 12.4 15.3 17.1 17.1 14.7 10.4 6.1 3.5

50.38 3.04

Lyon 2.1 3.3 7.7 10.9 14.9 18.5 20.7 20.1 16.9 11.4 6.7 3.1

45.45 4.51

Marseille 5.5 6.6 10 13 16.8 20.8 23.3 22.8 19.9 15 10.2 6.9

43.18 5.24

Montpellier 5.6 6.7 9.9 12.8 16.2 20.1 22.7 22.3 19.3 14.6 10 6.5

43.36 3.53

Nantes 5 5.3 8.4 10.8 13.9 17.2 18.8 18.6 16.4 12.2 8.2 5.5

47.13 -1.33

Nice 7.5 8.5 10.8 13.3 16.7 20.1 22.7 22.5 20.3 16 11.5 8.2

43.42 7.15

Paris 3.4 4.1 7.6 10.7 14.3 17.5 19.1 18.7 16 11.4 7.1 4.3

48.52 2.2

Rennes 4.8 5.3 7.9 10.1 13.1 16.2 17.9 17.8 15.7 11.6 7.8 5.4

48.05 -1.41

Strasbourg 0.4 1.5 5.6 9.8 14 17.2 19 18.3 15.1 9.5 4.9 1.3

48.35 7.45

Toulouse 4.7 5.6 9.2 11.6 14.9 18.7 20.9 20.9 18.3 13.3 8.6 5.5

43.36 1.26

Vichy 2.4 3.4 7.1 9.9 13.6 17.1 19.3 18.8 16 11 6.6 3.4

46.08 3.265/35

Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Problèmes - objectifs

Le tableau peut être vu comme un ensemble de lignes ou un ensemble de colonnes

Etude des individus

Quand dit-on que 2 individus se ressemblent du point de vue de l"ensemble des variables? Si beaucoup d"individus, peut-on faire un bilan des ressemblances? ?construction de groupes d"individus, partition des individus 6/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Problèmes - objectifs

Etude des variables

Recherche des ressemblances entre variables

Entre variables, on parle plutôt de liaisons

Liaisons linéaires sont simples, très fréquentes et résument de nombreuses liaisons?coefficient de corrélation ?visualisation de la matrice des corrélations ?recherche d"un petit nombre d"indicateurs synthétiques pour résumer beaucoup de variables (ex. d"indicateur synthétique a priori : la moyenne, mais ici on recherche des indicateurs synthétiques a posteriori, à partir des données) 7/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Problèmes - objectifs

Lien entre les deux études

Caractérisation des classes d"individus par les variables ?besoin de procédure automatique Individus spécifiques pour comprendre les liaisons entre variables ?utilisation d"individus extrêmes (en terme de variables : langage abstrait mais puissant, revenir aux individus pour voir les choses plus simplement)

Objectifs de l"ACP :

Descriptif - exploratoire : visualisation de données par graphiques simples Synthèse - résumé de grands tableaux individus×variables 8/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Deux nuages de pointsX

X indi var k i i ind 1 var 1 1 1 1 1

Etude des individus

Etude des variablesFigure:Deux nu agesde p oints9/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation Analyse en Composantes Principales (ACP)1Données - Exemples

2Etude des individus

3Etude des variables

4Aides à l"interprétation

10/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Le nuage des individusNI

1 individu = 1 ligne du tableau?1 point dans un espace àKdim

SiK=1 : Représentation axiale

SiK=2 : Nuage de points

SiK=3 : Représentation + difficile en 3D

SiK=4 : Impossible à représenter MAIS le concept est simple Notion de ressemblance : distance (au carré) entre individusieti?: d

2(i,i?) =K?

k=1(xik-xi?k)2(merci Pythagore) Etude des individus≡Etude de la forme du nuageNI 11/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Le nuage des individusNI

Etudier la structure,i.e.la forme du nuage des individus

Les individus vivent dansRK

12/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Centrage - réduction des données

Centrer les données ne modifie pas la forme du nuage ?toujours centrer+

55606570758085

1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 poids (en kg)

Taille (en m)

5055606570758085

-10 -5 0 5 10 15 poids (en kg)

Taille (en m)

-20-1001020 150
160
170
180
190
poids (en quintal)

Taille (en cm)

Réduire les données est indispensable si les unités de mesure sont différentes d"une variable à l"autre x ik?→xik-¯xks k 13/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Centrage - réduction des donnéesJanv Févr Mars Avri Mai Juin juil Août Sept Octo Nove Déce

Bordeaux 0.84 0.98 1.40 1.33 0.94 0.85 0.52 0.74 0.90 0.84 0.67 0.72 Brest 1.10 0.54 -0.29 -1.30 -1.95 -1.98 -2.06 -1.83 -1.28 -0.18 0.62 1.14 Clermont -0.71 -0.63 -0.50 -0.50 -0.44 -0.31 -0.21 -0.24 -0.44 -0.63 -0.76 -0.66 Grenoble -1.28 -0.90 -0.36 -0.28 0.05 -0.02 0.13 -0.03 -0.16-0.52 -0.82 -1.35 Lille -0.81 -1.07 -1.51 -1.52 -1.40 -1.46 -1.33 -1.27 -1.28 -1.09 -1.05 -0.71 Lyon -0.97 -0.85 -0.36 -0.06 0.32 0.38 0.42 0.27 -0.05 -0.52 -0.70 -0.92 Marseille 0.79 0.98 1.20 1.48 1.63 1.71 1.69 1.66 1.63 1.52 1.30 1.09 Montpellier 0.84 1.03 1.13 1.33 1.22 1.31 1.39 1.41 1.30 1.291.19 0.87 Nantes 0.53 0.26 0.11 -0.13 -0.37 -0.37 -0.50 -0.50 -0.33 -0.07 0.16 0.35 Nice 1.82 2.03 1.74 1.70 1.56 1.31 1.39 1.51 1.86 2.08 2.05 1.77 Paris -0.30 -0.41 -0.43 -0.20 -0.09 -0.19 -0.36 -0.45 -0.55 -0.52 -0.47 -0.29 Rennes 0.43 0.26 -0.23 -0.64 -0.92 -0.94 -0.94 -0.91 -0.72 -0.41 -0.07 0.29 Strasbourg -1.84 -1.85 -1.78 -0.86 -0.30 -0.37 -0.41 -0.65 -1.06 -1.60 -1.74 -1.87 Toulouse 0.37 0.42 0.65 0.45 0.32 0.50 0.52 0.69 0.74 0.55 0.39 0.35

Vichy -0.81 -0.79 -0.77 -0.79 -0.57 -0.42 -0.26 -0.39 -0.55 -0.75 -0.76 -0.76ACP≡Analyse du tableau centré-réduit

Difficile de voir le nuageNI?on essaie d"en avoir une image approchée 14/35 Données - ExemplesEtude des individus Etude des va riablesAides à l"interp rétation

Ajustement du nuage des individus

L"ACP vise à fournir une image simplifiée deNIla + fidèle possible ??Trouver le sous-espace qui résume au mieux les données

Qualité d"une image :

Restitue fidèlement la forme générale du nuage (animation)14/35quotesdbs_dbs10.pdfusesText_16
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