Hierarchical ascendant clustering with FactoMineR (Decathlon
res.hcpc <- HCPC(res kk=Inf
FactoMineR: Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining
Plots graphs from a HCPC result: tree barplot of inertia gains and first factor map with or without the tree
an R package for multivariate data analysis - FactoMineR
The proposed methodology is available in the HCPC (Hierarchical Clustering on Principal. Components) function of the FactoMineR package. Keywords: Exploratory
RcmdrPlugin.FactoMineR: Graphical User Interface for FactoMineR
13 ago 2014 Perform HCPC with the GUI. Description. Perform HCPC with the GUI. Usage. FactoHCPC(). Author(s). F. Husson. FactoMCA. Perform MCA with the GUI.
Factoshiny: Perform Factorial Analysis from FactoMineR with a
20 ene 2015 Factoshiny allows to perform CA PCA
Hierarchical ascendant clustering with FactoMineR (Temperature
res.hcpc <- HCPC(res consol=FALSE). 12. Page 13. 0. 2. 4. 6. Hierarchical clustering inertia gain. Athens. Lisbon. Madrid. Rome. Re ykja vik. Mosco w. Minsk.
FactoInvestigate: Automatic Description of Factorial Analysis
Brings a set of tools to help and automatically realise the description of principal component analy- ses (from 'FactoMineR' functions). HCPC a boolean : if ...
Package FactoMineR
A HCPC object see HCPC for details. axes a two integers vector.Defines the axes of the factor map to plot. choice. A string. "tree" plots the tree. "bar
Lecture des résultats dACM fournis par FactoMineR - Exemple d
Lien entre la partition en classes et l'une ou l'autre des questions. > res.hcpc$desc.var. $test.chi2 p.value df
an R package for multivariate data analysis - FactoMineR
The proposed methodology is available in the HCPC (Hierarchical Clustering on Principal. Components) function of the FactoMineR package.
TP: Classification non supervisée
Bien entendu la fonction HCPC de FactoMineR pourrait être remplacée par tout autre algorithme de classification avec ses propres options (hclust
Tutoriel FactoMineR pour lanalyse des correspondances multiples
Nota bene : il existe maintenant un manuel papier dédié à FactoMineR qui explique à HCPC(res
Lecture des résultats dACM fournis par FactoMineR - Exemple d
Lien entre la partition en classes et l'une ou l'autre des questions. > res.hcpc$desc.var. $test.chi2 p.value df
Classification avec FactoMineR
res.hcpc$call$t. ## $res. ## **Results for the Principal Component Analysis (PCA)**. ## The analysis was performed on 41 individuals described by 13
Analyse de données avec Complémentarité des méthodes d
Méthodes de classification. K-means. Classification ascendante hiérarchique kmeans. HCPC FactoMineR est disponible sur le site officiel de R (CRAN).
Analyse de données avec R Complémentarité des méthodes d
Le package FactoMineR est dédié à l'analyse de données. dances Multiples (MCA) et construction ascendante d'une hiérarchie (HCPC). Des méthodes.
Scénario: Classification non supervisée et représentations factorielles
Bien entendu la fonction HCPC de FactoMineR pourrait être remplacée par tout autre algorithme de classification avec ses propres options (hclust
FactoMineR: Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining
26 sept. 2014 FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal ... Hierarchical Clustering on Principle Components (HCPC). Description.
Méthodes danalyse des données multidimensionnelles avec R
Le package FactoMineR et le menu FactoMineR de R Commander ont été installés sur (pratiquement res.hcpc$data.clust[ncol(res.hcpc$data.clust)
What is HCPC in FactoMineR?
The function HCPC () [in FactoMineR package] can be used to compute hierarchical clustering on principal components. res: Either the result of a factor analysis or a data frame. nb.clust: an integer specifying the number of clusters. Possible values are: We start by computing again the principal component analysis (PCA).
How HCPC is used in multivariate data analysis?
Partitioning clustering such as k-means algorithm, used for splitting a data set into several groups. The HCPC ( Hierarchical Clustering on Principal Components) approach allows us to combine the three standard methods used in multivariate data analyses (Husson, Josse, and J. 2010): Partitioning clustering, particularly the k-means method.
What is FactoMineR?
FactoMineR: An R package for multivariate analysis. Journal of Statistical Software 25 (1): 1–18. Lucas, A. (2014). amap: Another Multidimensional Analysis Package.
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