fviz_cos2: Visualisation de la qualité de représentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de données


Description

Cette fonction peut ?tre utilis?e pour visualiser la qualit? de r?pr?sentation (cos2) des lignes/colonnes ? partir des r?sultats des fonctions, d?analyse en composante principale (ACP), d?analyse factorielle des correspondances simples (AFC) et d?analyse des correspondences multiples (ACM), issues de diff?rents packages R.

La fonction fviz_cos2() [dans le package factoextra] est utilis?e.

Installer et charger factoextra

Le package devtools est requis pour l?installation de factoextra.

if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/factoextra")

Charger factoextra:

library("factoextra")

Utilisation

fviz_cos2(X, choice = c("row", "col", "var", "ind"), 
             axes = 1, fill = "steelblue", color = "steelblue",
             sort.val = c("desc", "asc", "none"), top = Inf)

Arguments

Argument Description
X Un objet de classe PCA, CA et MCA [FactoMineR]; prcomp et princomp [stats]; dudi, pca, coa et acm [ade4]; ca et mjca [ca package].
choice Les valeurs possibles sont ?row? et ?col? pour l?AFC; ?var? et ?ind? pour l?APC ou l?ACM.
axes un vecteur num?rique pr?cisant les axes d?int?r?t. La valeur par d?faut est axes = 1 pour l?axe 1.
fill Couleur de remplissage du bar plot.
color Couleur de bordure pour le bar plot.
sort.val une cha?ne de caract?re sp?cifiant si la valeur doit ?tre tri?e. Les valeurs autoris?es sont ?none? (aucun tri), ?asc? (par ordre croissant) ou ?desc? (pour la descente).
top une valeur num?rique indiquant le nombre de top ?l?ments ? afficher.
? non utilis?.

Valeur

Un graphique de type ggplot2

Exemples

Analyse en composante principale

Une analyse en composantes principales (ACP) est effectu?e en utilisant la fonction int?gr?e de R prcomp() et le jeu de donn?es decathlon2 [dans factoextra]:

data(decathlon2)
decathlon2.active <- decathlon2[1:23, 1:10]
res.pca <- prcomp(decathlon2.active,  scale = TRUE)
# cos2 des variables sur l'axe 1
fviz_cos2(res.pca, choice="var", axes = 1 )

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# trie
fviz_cos2(res.pca, choice="var", axes = 1,
           sort.val ="asc")

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# S?lectionner le top 7 des variables
fviz_cos2(res.pca, choice="var", axes = 1, top = 7 )

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# Changer le th?me et la couleur
fviz_cos2(res.pca, choice="var", axes = 1,
         fill = "lightgray", color = "black") +
         theme_minimal() +
         theme(axis.text.x = element_text(angle=45))

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# cos2 des variables sur l'axe 2
fviz_cos2(res.pca, choice="var", axes = 2)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# cos2 des variables sur les axes 1 + 2
fviz_cos2(res.pca, choice="var", axes = 1:2)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# cos2 des individus sur l'axe 1
fviz_cos2(res.pca, choice="ind", axes = 1)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

Analyse des correspondences

La fonction CA() dans le package FactoMineR est utilis?e:

# Installer et charger FactoMineR pour effectuer une CA
# install.packages("FactoMineR")
library("FactoMineR")
data("housetasks")
res.ca <- CA(housetasks, graph = FALSE)
# cos2 des lignes sur l'axe 1
fviz_cos2(res.ca, choice ="row", axes = 1)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# cos2 des lignes sur les axe 1 + 2
fviz_cos2(res.ca, choice ="row", axes = 1:2)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# cos2 des colonnes sur l'axe 1
fviz_cos2(res.ca, choice ="col", axes = 1)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

Analyse des correspondances multiples

La fonction MCA() dans le package FactoMineR est utilis?e:

library(FactoMineR)
data(poison)
res.mca <- MCA(poison, quanti.sup = 1:2,
              quali.sup = 3:4, graph=FALSE)
# cos2 des individus sur l'axe 1
fviz_cos2(res.mca, choice ="ind", axes = 1)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# S?lectionner les top 20
fviz_cos2(res.mca, choice ="ind", axes = 1, top = 20)

fviz_cos2: Visualisation de la qualit? de repr?sentation des lignes/colonnes - Logiciel R et analyse de donn?es

# cos2 des variables sur l'axe 1
fviz_cos2(res.mca, choice ="var", axes = 1)

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Infos

Cette analyse a ?t? r?alis?e en utilisant le logiciel R (ver. 3.2.1) et factoextra (ver. 1.0.3)


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