𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘀𝗲𝗿 𝗹'𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗼𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗣𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 (𝗔𝗖𝗣) 𝗲𝘁 𝗸-𝗺𝗲𝗮𝗻𝘀 𝗖𝗹𝘂𝘀𝘁𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗲𝗻 𝗥 : 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲 𝗣𝗿𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲

Combiner 𝕝'𝔸𝕟𝕒𝕝𝕪𝕤𝕖 𝕖𝕟 ℂ𝕠𝕞𝕡𝕠𝕤𝕒𝕟𝕥𝕖𝕤 ℙ𝕣𝕚𝕟𝕔𝕚𝕡𝕒𝕝𝕖𝕤 (𝔸ℂℙ) et le 𝕔𝕝𝕦𝕤𝕥𝕖𝕣𝕚𝕟𝕘 𝕜-𝕞𝕖𝕒𝕟𝕤 en R peut considérablement améliorer votre analyse de données en réduisant la dimensionnalité et en optimisant les performances de clustering.

Voici comment intégrer efficacement ces techniques en utilisant R :

1️⃣ 𝓐𝓹𝓹𝓵𝓲𝓺𝓾𝓮𝓻 𝓵’𝓐𝓒𝓟 :
✔️ Réduit la dimensionnalité
✔️ Simplifie la visualisation
✔️ Met en évidence les tendances clés

Exemple en R : Utilisez la bibliothèque 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐬. Pour un dataframe nommé data, appliquez l’ACP avec 𝐩𝐫𝐜𝐨𝐦𝐩(𝐝𝐨𝐧𝐧é𝐞𝐬, 𝐬𝐜𝐚𝐥𝐞. = 𝐓𝐑𝐔𝐄), puis examinez les résultats avec 𝐬𝐮𝐦𝐦𝐚𝐫𝐲(𝐩𝐜𝐚_𝐫𝐞𝐬𝐮𝐥𝐭).

2️⃣ 𝓔𝓯𝓯𝓮𝓬𝓽𝓾𝓮𝓻 𝓵𝓮 𝓬𝓵𝓾𝓼𝓽𝓮𝓻𝓲𝓷𝓰 𝓴-𝓶𝓮𝓪𝓷𝓼:
✔️ Regroupe les points de données similaires
✔️ Améliore l'interprétabilité
✔️ Gère efficacement les grands ensembles de données

Exemple en R : Appliquez le clustering k-means sur les résultats de l’ACP avec 𝐤𝐦𝐞𝐚𝐧𝐬(𝐩𝐜𝐚_𝐫𝐞𝐬𝐮𝐥𝐭$𝐱, 𝐜𝐞𝐧𝐭𝐞𝐫𝐬 = 𝟑) (remplacez 3 par le nombre de clusters souhaité).

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