fviz_pca: Visualisation de l'Analyse en Composante Principale - Logiciel R et analyse de données
Description
Graphique des individus/variables issues des r?sultats de l?Analyse en Composante Principale (ACP).
Les fonctions suivantes, du package factoextra, sont utilis?es:
- fviz_pca_ind(): Graphique des individus
- fviz_pca_var(): Graphique des variables
- fviz_pca_biplot() (or fviz_pca()): Biplot des individus et des variables
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
# Graphique des individus
fviz_pca_ind(X, axes = c(1, 2), geom = c("point", "text"),
label = "all", invisible = "none", labelsize = 4,
pointsize = 2, habillage = "none",
addEllipses = FALSE, ellipse.level = 0.95,
col.ind = "black", col.ind.sup = "blue", alpha.ind = 1,
select.ind = list(name = NULL, cos2 = NULL, contrib = NULL),
jitter = list(what = "label", width = NULL, height = NULL), ...)
# Graphique des variables
fviz_pca_var(X, axes = c(1, 2), geom = c("arrow", "text"),
label = "all", invisible = "none", labelsize = 4,
col.var = "black", alpha.var = 1, col.quanti.sup = "blue",
col.circle = "grey70",
select.var = list(name =NULL, cos2 = NULL, contrib = NULL),
jitter = list(what = "label", width = NULL, height = NULL))
# Biplot des individus et des variables
fviz_pca_biplot(X, axes = c(1, 2), geom = c("point", "text"),
label = "all", invisible = "none", labelsize = 4, pointsize = 2,
habillage = "none", addEllipses = FALSE, ellipse.level = 0.95,
col.ind = "black", col.ind.sup = "blue", alpha.ind = 1,
col.var = "steelblue", alpha.var = 1, col.quanti.sup = "blue",
col.circle = "grey70",
select.var = list(name = NULL, cos2 = NULL, contrib= NULL),
select.ind = list(name = NULL, cos2 = NULL, contrib = NULL),
jitter = list(what = "label", width = NULL, height = NULL), ...)
# Alias fviz_pca_biplot()
fviz_pca(X, ...)Arguments
| Argument | Description |
|---|---|
| X | un objet de classe PCA [FactoMineR]; prcomp et princomp [stats]; dudi et pca [ade4]. |
| axes | un vecteur num?rique de longueur 2 sp?cifiant les axes ? tracer. |
| geom | un texte sp?cifiant la g?om?trie ? utiliser pour le graphique. Les valeurs autoris?es sont la combinaison de c(?point?, ?arrow?, ?text?). Utilisez ?point? (pour afficher uniquement les points); ?text? pour afficher uniquement les ?tiquettes (texte d?annotation); c(?point?, ?text?) ou c(?arrow?, ?text?) pour montrer les deux types. |
| label | un vecteur de caract?res sp?cifiant les ?l?ments ? ?tiqueter. La valeur par d?faut est ?all?. Les valeurs autoris?es sont ?none? ou la combinaison de c(?ind?, ?ind.sup?, ?quali?, ?var?, ?quanti.sup?). Utilisez ?ind? pour ?tiqueter uniquement les individus actifs; ?ind.sup? est pour les individus suppl?mentaires. ?var? est pour les variables actives. ?quali? est pour les variables qualitatives suppl?mentaires. ?quanti.sup? est pour les variables quantitatives suppl?mentaires. |
| invisible | une cha?ne de caract?res sp?cifiant les ?l?ments ? masquer sur le graphique. La valeur par d?faut est ?none?. Les valeurs autoris?es sont la combinaison de c(?ind?, ?ind.sup?, ?quali?, ?var?, ?quanti.sup?). |
| labelsize | taille de la police pour les ?tiquettes. |
| pointsize | la taille des points. |
| habillage | une variable cat?gorielle optionnelle de type ?factor?. La valeur par d?faut est ?none?. Si X est un objet de type PCA provenant de FactoMineR, l?argument habillage peut ?tre ?galement sp?cifi? par l?index ou le nom d?une variable qualitative suppl?mentaire. Cet argument est utilis? pour colorer les individus par des groupes (voir ?PCA dans FactoMineR). |
| addEllipses | valeur logique. Si TRUE, ajoute des ellipses autour des individus lorsque habillage!= ?none?. |
| ellipse.level | la taille de l?ellipse de concentration en probabilit? normale (i.e.: 0.95, 0.68, ?). |
| col.ind,col.var | couleurs pour les individus et les variables, respectivement. Les valeurs possibles comprennent ?galement: ?cos2?, ?contrib?, ?coord?, ?x? or ?y?. Dans ce cas, les couleurs des individus/variables sont automatiquement contr?l?es par leurs qualit?s (?cos2?), leurs contributions (?contrib?), leurs coordonn?es (x^2 + y^2, ?coord?), les valeurs x (?x?) ou les valeurs y (?y?). Pour utiliser la coloration automatique (par cos2, contrib, ?.), assurez-vous que habillage = ?none?. |
| col.ind.sup | couleur des individus suppl?mentaires. |
| alpha.ind,alpha.var | contr?le la transparence des couleurs des individus et des variables, respectivement. La valeur peut varier de 0 (transparence totale) ? 1 (aucune transparence). La valeur par d?faut est 1. Les valeurs admises comprennent ?galement: ?cos2?, ?contrib?, ?coord?, ?x? ou ?y?, comme pour les arguments col.ind et col.var. Pour utiliser ceux-ci, assurez-vous que habillage = ?none?. |
| select.ind,select.var |
S?lection des individus/variables ? dessiner. Les valeurs autoris?es sont NULL ou une liste contenant le nom des arguments, cos2 ou contrib. La valeur par d?faut est list(name = NULL, cos2 = NULL, contrib = NULL):
|
| jitter | un param?tre d?ajustement de la position des points et textes pour r?duire le chevauchement. C?est une liste contenant les objets what, width et height (Ex.; jitter = list(what, width, height)). what: l??l?ment ? ajuster. Les valeurs possibles sont ?point? ou ?p?; ?label? ou ?l?; ?both? ou ?b?. width: degr? d?ajustement selon l?axe des x (ex: 0.2). height: degr? d ?ajustement selon l?axe des y (ex: 0.2). |
| col.quanti.sup | couleur ? utiliser pour les variables quantitatives suppl?mentaires. |
| col.circle | couleur du cercle de corr?lation. |
| ? | Arguments optionnels ? passer ? la fonction fviz_pca_biplot(). |
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 iris:
data(iris)
head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa# La variable Species (index = 5) est supprim?e
# avant la PCA
res.pca <- prcomp(iris[, -5], scale = TRUE)fviz_pca_ind(): Graphique des individus
# Graphique par d?faut
fviz_pca_ind(res.pca)
# Changer le titre principal et celui des axes
fviz_pca_ind(res.pca) +
labs(title ="PCA", x = "PC1", y = "PC2")
# Changer les limites des axes en sp?cifiant le min et le max
fviz_pca_ind(res.pca) +
xlim(-4, 4) + ylim (-4, 4)
# Utiliser seulement du texte
fviz_pca_ind(res.pca, geom="text")
# Utiliser uniquement des points
fviz_pca_ind(res.pca, geom="point")
# Changer la taille des points
fviz_pca_ind(res.pca, geom="point", pointsize = 4)
# Changer la couleur des points et le th?me
fviz_pca_ind(res.pca, col.ind = "blue")+
theme_minimal()
# Contr?ler automatiquement la couleurs des individus
# par les valeurs de cos2 ou de contributions
# cos2 = qualit? de r?pr?sentation sur le graphique
fviz_pca_ind(res.pca, col.ind="cos2")
# Gradient de couleur
fviz_pca_ind(res.pca, col.ind="cos2") +
scale_color_gradient2(low="white", mid="blue",
high="red", midpoint=0.6, space = "Lab")
# Changer le th?me et utiliser uniquement des points
fviz_pca_ind(res.pca, col.ind="cos2", geom = "point") +
scale_color_gradient2(low="white", mid="blue",
high="red", midpoint=0.6, space = "Lab")+ theme_minimal()
# Colorer en fonction de la contribution
fviz_pca_ind(res.pca, col.ind="contrib") +
scale_color_gradient2(low="white", mid="blue",
high="red", midpoint=4, space ="Lab")
# Contr?ler la transparence des couleurs
# en fonction de la contribution
fviz_pca_ind(res.pca, alpha.ind="contrib") +
theme_minimal()
# Colorer les individus par groupes
fviz_pca_ind(res.pca, label="none", habillage=iris$Species)
# Ajouter des ellipses
p <- fviz_pca_ind(res.pca, label="none", habillage=iris$Species,
addEllipses=TRUE, ellipse.level=0.95)
print(p)
# Changer la couleur des groupes en utilisant
# les palettes RColorBrewer
p + scale_color_brewer(palette="Dark2") +
theme_minimal()
p + scale_color_brewer(palette="Paired") +
theme_minimal()
p + scale_color_brewer(palette="Set1") +
theme_minimal()
# Changer la couleur manuellement
p + scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
# S?lectionner et visualiser les individus avec cos2 > 0.96
fviz_pca_ind(res.pca, select.ind = list(cos2 = 0.96))
# S?lectionner le top 20 selon le cos2
fviz_pca_ind(res.pca, select.ind = list(cos2 = 20))
# Selectionner le top 20 selon la contribution
fviz_pca_ind(res.pca, select.ind = list(contrib = 20))
# S?lectionner par le nom
fviz_pca_ind(res.pca,
select.ind = list(name = c("23", "42", "119")))
fviz_pca_var(): Graphique des variables
# Graphique par d?faut
fviz_pca_var(res.pca)
# Utiliser des points et textes
fviz_pca_var(res.pca, geom = c("point", "text"))
# Changer la couleur et le th?me
fviz_pca_var(res.pca, col.var="steelblue")+
theme_minimal()
# Contr?ler la couleur selon la contribution
fviz_pca_var(res.pca, col.var="contrib")+
scale_color_gradient2(low="white", mid="blue",
high="red", midpoint=96, space ="Lab") +
theme_minimal()
# Contr?ler la transparence des variables
# selon leurs contributions
fviz_pca_var(res.pca, alpha.var="contrib") +
theme_minimal()
# S?lectionner et visualiser les variables avec cos2 >= 0.96
fviz_pca_var(res.pca, select.var = list(cos2 = 0.96))
# S?lectionner le top 3 selon la contribution
fviz_pca_var(res.pca, select.var = list(contrib = 3))
# S?lectionner par noms
fviz_pca_var(res.pca,
select.var= list(name = c("Sepal.Width", "Petal.Length")))
fviz_pca_biplot(): Biplot des individus et variables
fviz_pca_biplot(res.pca)
# Annoter uniquement les variables
fviz_pca_biplot(res.pca, label ="var")
# Annoter uniquement les individus
fviz_pca_biplot(res.pca, label ="ind")
# Cacher les variables
fviz_pca_biplot(res.pca, invisible ="var")
# Cacher les individus
fviz_pca_biplot(res.pca, invisible ="ind")
# Contr?ler la couleur des individus selon le cos2
fviz_pca_biplot(res.pca, label ="var", col.ind="cos2") +
theme_minimal()
# Change la couleur par groups, ajouter des ellipses
fviz_pca_biplot(res.pca, label="var", habillage=iris$Species,
addEllipses=TRUE, ellipse.level=0.95)
# Top 30 des individus les plus contributifs
fviz_pca_biplot(res.pca, label="var",
select.ind = list(contrib = 30))
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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