Análisis en Componentes Principales (ACP): Guía Completa

Analyse Multidimensionnelle des Donn´ees
ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES
(ACP)
Ecole Nationale Sup´erieure de Statistique et d’Economie Appliqu´ee (ENSEA)
Analystes Statisticien.ne.s, Deuxi`eme ann´ee
Ann´ee acad´emique 2024 −2025
Boris BAFFO
Enseignant - Chercheur, ENSEA
boris.baff[email protected]
Bureau 266
3 f´evrier 2025
Analyse Multidimensionnelle des Donn´ees ACP 3 f´evrier 2025 1 / 23

Plan de l’expos´e
1Introduction
2Principe de l’ACP
3Composantes principales
4D´emarche de l’interpr´etation des r´esultats
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Objectifs d’apprentissage
Objectif g´en´eral
Appliquer l’Analyse en Composantes Principales.
Objectifs sp´ecifiques
BD´efinir l’objectif de l’ACP
BR´esumer le principe de l’ACP
BD´efinir une composante principale
BR´esumer la d´emarche de l’interpr´etation des r´esultats d’une ACP.
BConduire une ACP sur les logiciels statistiques (SPAD et R).
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Objectifs d’apprentissage
Objectif g´en´eral
Appliquer l’Analyse en Composantes Principales.
Objectifs sp´ecifiques
BD´efinir l’objectif de l’ACP
BR´esumer le principe de l’ACP
BD´efinir une composante principale
BR´esumer la d´emarche de l’interpr´etation des r´esultats d’une ACP.
BConduire une ACP sur les logiciels statistiques (SPAD et R).
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Introduction
G´en´eralit´es
L’ACP est la m´ethode d’analyse factorielle de base.
Elle a ´et´e con¸cue par le math´ematicien britannique Karl Pearson
(1857 - 1936) en 1901.
Les autres m´ethodes d’analyse factorielle se fondent sur l’ACP.
D’autres variantes existent : l’analyse en composantes curvilignes,
l’analyse en composantes ind´ependantes.
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