𝕸𝖆î𝖙𝖗𝖎𝖘𝖊𝖟 𝖑’𝕬𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝖊𝖓 𝕮𝖔𝖒𝖕𝖔𝖘𝖆𝖓𝖙𝖊𝖘 𝕻𝖗𝖎𝖓𝖈𝖎𝖕𝖆𝖑𝖊𝖘 (𝓐𝓒𝓟) 𝖘𝖔𝖚𝖘 𝕽 : 𝕾𝖎𝖒𝖕𝖑𝖎𝖋𝖎𝖊𝖟 𝖛𝖔𝖘 𝕯𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 𝕮𝖔𝖒𝖕𝖑𝖊𝖝𝖊𝖘 ! 📊

 L' 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗼𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗣𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 (𝗔𝗖𝗣) est une technique statistique puissante permettant de réduire la dimensionnalité des ensembles de données complexes. En réduisant le nombre de variables, l’ACP facilite l’identification des tendances et améliore l’exploration et la visualisation des données.

Voici comment la mettre en œuvre en R, étape par étape :

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1️⃣ ℙ𝕣é𝕡𝕒𝕣𝕖𝕣 𝕧𝕠𝕤 𝔻𝕠𝕟𝕟é𝕖𝕤:
Chargez vos données dans R et assurez-vous qu'elles sont normalisées si les variables ont des échelles différentes.

data <- read.csv("your_data.csv")

data_scaled <- scale(data)

2️⃣ 𝔸𝕡𝕡𝕝𝕚𝕢𝕦𝕖𝕣 𝕝’𝔸ℂℙ:
Utilisez la fonction prcomp() pour effectuer l’ACP. En définissant center = TRUE et scale. = TRUE, vous vous assurez que les données sont centrées et mises à l’échelle.

pca_result <- prcomp(data_scaled, center = TRUE, scale. = TRUE)

3️⃣ 𝔼𝕩𝕒𝕞𝕚𝕟𝕖𝕣 𝕝𝕖 ℝé𝕤𝕦𝕝𝕥𝕒𝕥:
Consultez le résumé des résultats de l’ACP pour comprendre la proportion de variance expliquée par chaque composante principale.

summary(pca_result)

4️⃣ 𝕍𝕚𝕤𝕦𝕒𝕝𝕚𝕤𝕖𝕣 𝕝’𝔸ℂℙ:
Représentez graphiquement les deux premières composantes principales pour observer la répartition des données.

plot(pca_result$x[, 1:2], col = as.factor(data$YourTargetVariable))

5️⃣ 𝕀𝕟𝕥𝕖𝕣𝕡𝕣é𝕥𝕖𝕣 𝕝𝕖𝕤 ℝé𝕤𝕦𝕝𝕥𝕒𝕥𝕤:
Analysez les coefficients des composantes principales pour identifier les variables qui contribuent le plus à chaque composante.

loadings <- pca_result$rotation

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