Le document présente une introduction à l'analyse de données avec le langage R, en soulignant son efficacité dans le traitement de grandes quantités de données. Il aborde des méthodes d'analyse telles que l'analyse factorielle et les méthodes de classification, tout en illustrant des applications pratiques via des exemples. R est décrit comme un outil essentiel dans l'analyse exploratoire des données et le développement de modèles statistiques.

1. .
......
Analyse de données avec R
Ahmadou H. DICKO
Dakar R User Group
Janvier 2014
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 1 / 66

2. Plan
...1 Intro
...2 Présentation de R
...3 Méthodes factorielles
...4 Méthodes de classification
...5 Un exemple d’analyse non supervisé
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3. Introduction
Avec la révolution numérique on vit un déluge de donnés (facebook,
twier, etc.)
Les données à traiter sont de plus en plus volumineux et liés
L’analyse exploratoire (EDA) est une étape nécessaire pour comprendre
les données et leurs liaisons potentielles
L’analyse factorielle des données et les méthodes de classification
présente une cadre efficace d’exploration de telle données
Cee analyse passe par des logiciels spécialisés de plus en plus en
performant
R est l’un des langage pour l’analyse de données les plus utilisés dans le
monde
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4. Plan
...1 Intro
...2 Présentation de R
...3 Méthodes factorielles
...4 Méthodes de classification
...5 Un exemple d’analyse non supervisé
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5. Historique
R est un langage interpreté qui tirent ses racines de S, Lisp, schemes
elques dates importantes :
▶ 1990 : Ross Ihaka et Robert Gentleman développent R
▶ 1996 : le projet devient open source
▶ 2013 : R 3.0 est sorti et il y a plus de 5000 packages (add-ons)
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6. Concepts importants
Un package R est en ensemble de fonctionnalité généralement organisé
autour d’un thème (ou pas)
Travailler sur R nécessite d’écrire des lignes de commandes (pas
toujours)
Rstudio est un environnement de travail pour R (mais y en d’autres…
ESS)
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7. Environnement de travail
Rstudio
1
2
3
4
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8. Environnement de travail
Emacs ESS
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9. Base du langage : R calculatrice ?
x <- c(pi, 4*pi / 3)
log(-cos(x))
R output
[1] 0.00000 -0.69315
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10. Base du langage : Collection d’éléments (1/2)
c(1, 2, 10)
R output
[1] 1 2 10
c("Ali", "Modou", "Marie")
R output
[1] "Ali" "Modou" "Marie"
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11. Base du langage : Collection d’éléments (2/2)
c(1, 2, "a")
R output
[1] "1" "2" "a"
list("Ali", 10, "Marie")
R output
[[1]]
[1] "Ali"
[[2]]
[1] 10
[[3]]
[1] "Marie"
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12. Base du langage : table (rectangulaire)
df <- data.frame(nom = c("Ali", "Modou", "Marie"),
taille = c(170, 185, 165))
df$nom
R output
[1] Ali Modou Marie
Levels: Ali Marie Modou
df[df$taille > 165, ]
R output
nom taille
1 Ali 170
2 Modou 185
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13. Analyse de données sous R
R dispose de fonctions pour faire des analyses basiques :
▶ prcomp, princomp, etc.
▶ hclust, kmeans, etc.
Il existe de nombreux packages mais les principaux sont :
▶ FactoMineR
▶ ade4
Nous utiliserons principalement FactoMineR pour le reste des analyses
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14. Plan
...1 Intro
...2 Présentation de R
...3 Méthodes factorielles
...4 Méthodes de classification
...5 Un exemple d’analyse non supervisé
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15. Analyse en composantes
principales
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16. ACP : Objectif
Analyse exploratoire des tables de variables quantitatives
Positionner les individus par rapport à leurs proximités
Positionner les variables par rapport à leurs corrélations
Chercher un petit nombre de variables non corrélées qui résument
l’information de la table originale
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17. Mise en oeuvre sous R
auto <- read.csv("data/auto.csv", row.names = 1)
summary(auto)
R output
cylindree puissance vitesse poids
Min. : 698 Min. : 52 Min. :135 Min. : 730
1st Qu.:1735 1st Qu.:109 1st Qu.:175 1st Qu.:1249
Median :2494 Median :170 Median :223 Median :1464
Mean :2722 Mean :207 Mean :215 Mean :1487
3rd Qu.:2958 3rd Qu.:227 3rd Qu.:245 3rd Qu.:1702
Max. :5998 Max. :660 Max. :350 Max. :2385
largeur longueur
Min. :1515 Min. :2500
1st Qu.:1742 1st Qu.:3921
Median :1792 Median :4325
Mean :1838 Mean :4278
3rd Qu.:1860 3rd Qu.:4701
Max. :2650 Max. :5038
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18. ACP : Mise en oeuvre sous R
head(auto)
R output
cylindree puissance vitesse poids largeur
Citroën C2 1.1 Base 1124 61 158 932 1659
Smart Fortwo Coupé 698 52 135 730 1515
Mini 1.6 170 1598 170 218 1215 1690
Nissan Micra 1.2 65 1240 65 154 965 1660
Renault Clio 3.0 V6 2946 255 245 1400 1810
Audi A3 1.9 TDI 1896 105 187 1295 1765
longueur
Citroën C2 1.1 Base 3666
Smart Fortwo Coupé 2500
Mini 1.6 170 3625
Nissan Micra 1.2 65 3715
Renault Clio 3.0 V6 3812
Audi A3 1.9 TDI 4203
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19. ACP : Mise en oeuvre sous R
Citroën C2 1.1 Base
Smart Fortwo Coupé
Mini 1.6 170
Nissan Micra 1.2 65
Renault Clio 3.0 V6
Audi A3 1.9 TDI
Peugeot 307 1.4 HDI 70
Peugeot 407 3.0 V6 BVA
Mercedes Classe C 270 CDI
BMW 530d
Jaguar S-Type 2.7 V6 Bi-Turbo
BMW 745i
Mercedes Classe S 400 CDI
Citroën C3 Pluriel 1.6i
BMW Z4 2.5i
Audi TT 1.8T 180
Aston Martin Vanquish
Bentley Continental GT
Ferrari Enzo
Renault Scenic 1.9 dCi 120
Volkswagen Touran 1.9 TDI 105
Land Rover Defender Td5
Land Rover Discovery Td5
Nissan X-Trail 2.2 dCi
cylindree
puissancevitesse
poids
largeur longueur
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20. ACP : Mise en oeuvre sous R
cylindree
puissance
vitesse
poids
largeur
longueur
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21. ACP : Mise en oeuvre sous R
library(FactoMineR)
auto_acp <- PCA(auto, ncp = 2, graph = FALSE)
PC6
PC5
PC4
PC3
PC2
PC1
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22. ACP : Mise en oeuvre sous R
auto_acp$eig
R output
eigenvalue percentage of variance
comp 1 4.411268 73.52113
comp 2 0.853410 14.22350
comp 3 0.435664 7.26107
comp 4 0.235871 3.93118
comp 5 0.051437 0.85728
comp 6 0.012351 0.20586
cumulative percentage of variance
comp 1 73.521
comp 2 87.745
comp 3 95.006
comp 4 98.937
comp 5 99.794
comp 6 100.000
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23. ACP : Mise en oeuvre sous R
cbind(
dist = auto_acp$ind$dist^2,
coord = auto_acp$ind$coord,
cos2 = auto_acp$ind$cos2
)[1 :4, ]
R output
dist Dim.1 Dim.2 Dim.1 Dim.2
Citroën C2 1.1 Base 7.1023 -2.5959 -0.50997 0.94882 0.036618
Smart Fortwo Coupé 20.9302 -4.1501 -1.66591 0.82291 0.132595
Mini 1.6 170 2.9343 -1.3819 -0.81572 0.65082 0.226768
Nissan Micra 1.2 65 6.6117 -2.5133 -0.40359 0.95540 0.024635
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24. ACP : Mise en oeuvre sous R
auto_acp$var$coord
R output
Dim.1 Dim.2
cylindree 0.96241 -0.12694
puissance 0.92332 -0.35266
vitesse 0.88611 -0.33874
poids 0.75691 0.57571
largeur 0.80123 -0.11102
longueur 0.79526 0.50440
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25. ACP : Mise en oeuvre sous R
Dim 1 (73.52%)
Dim2(14.22%)
Citroën C2 1.1 Base
Smart Fortwo Coupé
Mini 1.6 170
Nissan Micra 1.2 65
Renault Clio 3.0 V6
Audi A3 1.9 TDIPeugeot 307 1.4 HDI 70
Peugeot 407 3.0 V6 BVA
Mercedes Classe C 270 CDI
BMW530d
Jaguar S-Type 2.7 V6 Bi-Turbo
BMW 745i
Mercedes Classe S 400 CDI
Citroën C3 Pluriel 1.6i
BMWZ4 2.5i
Audi TT 1.8T 180
Aston Martin Vanquish
Bentley Continental GT
Ferrari Enzo
Renault Scenic 1.9 dCi 120
Volkswagen Touran 1.9 TDI 105Land Rover Defender Td5
Land Rover Discovery Td5
Nissan X-Trail 2.2 dCi
-4 -2 0 2 4
-4-202
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26. ACP : Mise en oeuvre sous R
Dimension 1 (73.52%)
Dimension2(14.22%)
Variables factor map (PCA)
cylindree
puissancevitesse
poids
largeur
longueur
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27. ACP : Mise en oeuvre sous R
PC1
PC2
Citroën C2 1.1 Base
Smart Fortwo Coupé
Mini 1.6 170
Nissan Micra 1.2 65
Renault Clio 3.0 V6
Audi A3 1.9 TDI
Peugeot 307 1.4 HDI 70
Peugeot 407 3.0 V6 BVAMercedes Classe C 270 CDIBMW 530d
Jaguar S-Type 2.7 V6 Bi-Turbo
BMW 745i
Mercedes Classe S 400 CDI
Citroën C3 Pluriel 1.6i
BMW Z4 2.5i
Audi TT 1.8T 180
Aston Martin Vanquish
Bentley Continental GT
Ferrari Enzo
Renault Scenic 1.9 dCi 120
Volkswagen Touran 1.9 TDI 105Land Rover Defender Td5
Land Rover Discovery Td5
Nissan X-Trail 2.2 dCi
cylindree
puissancevitesse
poids
largeur
longueur
-0.4 -0.2 0 0.2 0.4
-0.4-0.200.20.4
-4 -2 0 2 4
-4-2024
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28. Analyse factorielles des
correspondances
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29. AFC : Objectif
Analyse exploratoire de tables de contingence
Mise en relief des écarts à l’indépendance du tableau de contigence
Allez au delà du χ2 et autre test d’indépendance
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30. AFC : Mise en oeuvre sous R
nice <- read.csv("data/nice.csv")
names(nice) <- tolower(names(nice))
str(nice)
R output
'data.frame': 6 obs. of 7 variables:
$ csp : Factor w/ 6 levels "Agriculteur",..: 1 4 2 6 3 5
$ iut : int 9 66 77 50 52 55
$ sciences: int 35 72 139 78 86 103
$ lsh : int 44 171 380 155 274 191
$ droit : int 24 122 195 152 43 40
$ economie: int 8 48 69 57 26 25
$ médecine: int 13 71 233 85 48 46
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31. AFC : Mise en oeuvre sous R
library(reshape2)
nice <- melt(nice, id = "csp", variable.name = "filiere")
str(nice)
R output
'data.frame': 36 obs. of 3 variables:
$ csp : Factor w/ 6 levels "Agriculteur",..: 1 4 2 6 3 5 1 4 2 6 ...
$ filiere: Factor w/ 6 levels "iut","sciences",..: 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
$ value : int 9 66 77 50 52 55 35 72 139 78 ...
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32. AFC : Mise en oeuvre sous R
cont_table <- xtabs(value ~ csp + filiere, data = nice)
cont_table
R output
filiere
csp iut sciences lsh droit economie médecine
Agriculteur 9 35 44 24 8 13
Cadres 77 139 380 195 69 233
Employés 52 86 274 43 26 48
Indépendants 66 72 171 122 48 71
Ouvriers 55 103 191 40 25 46
Prof. inter. 50 78 155 152 57 85
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33. AFC :Mise en oeuvre sous R
chisq.test(cont_table)
R output
Pearson's Chi-squared test
data: cont_table
X-squared = 256.01, df = 25, p-value < 2.2e-16
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34. AFC :Mise en oeuvre sous R
nice_afc <- CA(cont_table, graph = FALSE)
Dim 1 (68.60%)
Dim2(21.20%)
Agriculteur
Cadres
Employés
Indépendants
Ouvriers
Prof. inter.
iut
sciences
lsh
droit
economie
médecine
-0.4 -0.2 0 0.2 0.4
-0.200.2
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35. AFC :Mise en oeuvre sous R
rbind(
nice_afc$row$contrib[ ,1 :3],
nice_afc$col$contrib[ ,1 :3]
)
R output
Dim 1 Dim 2 Dim 3
Agriculteur 0.58122 6.94491 41.01525
Cadres 7.01907 55.70760 3.12380
Employés 39.44170 0.84044 24.34516
Indépendants 5.22233 16.28117 15.52434
Ouvriers 23.97869 5.74860 15.76031
Prof. inter. 23.75698 14.47727 0.23114
iut 1.30525 12.83230 8.81539
sciences 8.71843 10.71249 65.06416
lsh 28.64715 6.50715 15.86942
droit 42.57064 9.21883 0.78294
economie 5.81289 7.41395 3.06994
médecine 12.94564 53.31529 6.39815
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36. AFC :Mise en oeuvre sous R
rbind(
nice_afc$row$cos2[ ,1 :3],
nice_afc$col$cos2[ ,1 :3]
)
R output
Dim 1 Dim 2 Dim 3
Agriculteur 0.071781 0.265039 0.55201612
Cadres 0.285208 0.699478 0.01383267
Employés 0.915171 0.006026 0.06156014
Indépendants 0.413949 0.398790 0.13410216
Ouvriers 0.839285 0.062176 0.06011591
Prof. inter. 0.825516 0.155453 0.00087528
iut 0.150971 0.458651 0.11111768
sciences 0.455903 0.173102 0.37077989
lsh 0.871778 0.061192 0.05262910
droit 0.925526 0.061934 0.00185501
economie 0.678399 0.267374 0.03904481
médecine 0.423402 0.538837 0.02280468
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37. Analyse des correspondances
multiples
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38. ACM : Objectif
Analyse exploratoire de tables de variables qualitatives
Mere en évidence des proximités (non linéaire) entre individus, entre
modalités et entre les deux
Développer une typologie des individus et des modalités
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 38 / 66

39. ACM : Mise en oeuvre sous R
chien <- read.csv("data/chien.csv", row.names = 1, colClasses = "factor")
names(chien) <- tolower(names(chien))
str(chien)
R output
'data.frame': 27 obs. of 7 variables:
$ taille : Factor w/ 3 levels "1","2","3": 3 1 3 2 1 3 1 1 2 3 ...
$ poids : Factor w/ 3 levels "1","2","3": 2 1 2 2 1 3 1 1 1 2 ...
$ velocité : Factor w/ 3 levels "1","2","3": 3 1 3 2 1 1 2 1 1 3 ...
$ intelligence: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 2 1 3 2 2 3 3 1 2 2 ...
$ affection : Factor w/ 2 levels "1","2": 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 ...
$ agressivité : Factor w/ 2 levels "1","2": 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 ...
$ fonction : Factor w/ 3 levels "1","2","3": 3 2 3 1 1 3 1 1 1 1 ...
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40. ACM : Mise en oeuvre sous R
library(ade4)
acm.disjonctif(chien)[1 :6, 1 :5]
R output
taille.1 taille.2 taille.3 poids.1 poids.2
beauceron 0 0 1 0 1
basset 1 0 0 1 0
berger allemand 0 0 1 0 1
boxer 0 1 0 0 1
bull-dog 1 0 0 1 0
bull-mastiff 0 0 1 0 0
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41. ACM : Mise en oeuvre sous R
chien_acm <- MCA(chien,
quali.sup = match("fonction", names(chien)),
graph = FALSE)
axes 10
axes 9
axes 8
axes 7
axes 6
axes 5
axes 4
axes 3
axes 2
axes 1
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 41 / 66

42. ACM : Mise en oeuvre sous R
Dim 1 (28.90%)
Dim2(23.08%)
beauceron
basset
berger allemand
boxer
bull-dog
bull-mastiff
caniche
chihuahua
cocker
colley
dalmatien
dobermann
dogue allemand
epagneul breton
epagneul français
fox-hound
fox-terrier
grd bleu de gasc
labrador
levrier
mastiff
pékinois
pointer
saint-bernard
setter
teckel
terre-neuve
taille_1
taille_2
taille_3
poids_1
poids_2
poids_3 velocité_1
velocité_2
velocité_3
intelligence_1
intelligence_2
intelligence_3
affection_1
affection_2
agressivité_1
agressivité_2
fonction_1
fonction_2
fonction_3
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5
-1.5-1-0.500.51
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 42 / 66

43. Plan
...1 Intro
...2 Présentation de R
...3 Méthodes factorielles
...4 Méthodes de classification
...5 Un exemple d’analyse non supervisé
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 43 / 66

44. Classification hierarchique
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 44 / 66

45. CAH : Objectif
Créez des groupes en agrégreant successivement les individus
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 45 / 66

46. CAH : Mise en oeuvre sous R
tempsen <- read.csv("data/tempsen.csv", row.names = 1)
tempsen[1 :8, 1 :6]
R output
Jan Feb Mar Apr May Jun
Bakel 34.017 37.017 41.058 43.292 43.442 40.525
Bambey 33.075 35.025 37.792 38.050 37.992 36.592
Cap-skiring 31.950 32.483 31.933 30.208 30.058 31.608
Dakar-yoff 26.158 25.442 25.700 25.358 26.575 29.150
Diourbel 34.083 35.958 38.992 39.908 40.792 38.008
Fatick 34.283 36.183 39.150 39.642 39.192 36.792
Goudiry 34.420 37.360 40.480 41.380 41.900 38.280
Kaolack 34.850 36.908 39.992 40.800 40.275 37.292
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 46 / 66

47. CAH : Mise en oeuvre sous R
mat_dist <- dist(tempsen)
as.matrix(mat_dist)[1 :5, 1 :5]
R output
Bakel Bambey Cap-skiring Dakar-yoff Diourbel
Bakel 0.0000 10.1929 25.641 37.296 5.8866
Bambey 10.1929 0.0000 15.561 27.693 4.5734
Cap-skiring 25.6410 15.5614 0.000 13.790 20.0178
Dakar-yoff 37.2961 27.6932 13.790 0.000 32.0160
Diourbel 5.8866 4.5734 20.018 32.016 0.0000
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 47 / 66

48. CAH : Mise en oeuvre sous R
tempclust <- hclust(mat_dist, method = "average")
Dakar-yoff
Mbour
Thies
Cap-skiring
Saint-louis
Podor
Linguere
Ranerou
Bakel
Matam
Bambey
Louga
Kedougou
Ziguinchor
Koungheul
Velingara
Nioro
Simenti
Kolda
Goudiry
Tambacounda
Fatick
Diourbel
Kaolack
0
5
10
15
20
25
30
Height
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 48 / 66

49. CAH : Mise en oeuvre sous R
0
5
10
15
20
25
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 49 / 66

50. CAH : Mise en oeuvre sous R
temphcut <- cutree(tempclust, k = 3)
Dakar-yoff
Mbour
Thies
Cap-skiring
Saint-louis
Podor
Linguere
Ranerou
Bakel
Matam
Bambey
Louga
Kedougou
Ziguinchor
Koungheul
Velingara
Nioro
Simenti
Kolda
Goudiry
Tambacounda
Fatick
Diourbel
Kaolack
0
5
10
15
20
25
30
Height
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 50 / 66

51. CAH : Mise en oeuvre sous R
Dim 1 (74.59%)
Dim2(20.19%)
Dakar-yoff
Cap-skiring
Saint-louis
Thies
Mbour
Ziguinchor
Kedougou
Louga
Bambey
Velingara
Simenti
Fatick
Nioro
Tambacounda
Goudiry
Kolda
Kaolack
Diourbel
Linguere
Koungheul
Ranerou
Podor
Bakel
Matam
cluster 1
cluster 2
cluster 3
cluster 1
cluster 2
cluster 3
-10 -5 0 5
0
5
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 51 / 66

52. Plan
...1 Intro
...2 Présentation de R
...3 Méthodes factorielles
...4 Méthodes de classification
...5 Un exemple d’analyse non supervisé
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53. Titre exemple
Un exemple pour conclure
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 53 / 66

54. Classification des ménages Sénégalais selon leur niveau de
vie
étape 1 : Analyse factorielle : ACM
étape 2 : K-means sur les axes factorielles
étape 3 : CAH sur les centres de gravités des groupes formés
étape 4 : K-means pour consolider les groupes
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 54 / 66

55. Mise en oeuvre sous R
household <- readRDS("data/household.rds")
summary(household)
R output
region location gender age
dakar :1598 urban:8576 male :10684 15-30yrs: 775
diourbel :1200 rural:4989 female: 2881 30-45yrs:3983
kolda :1200 45-60yrs:5043
saint-louis:1200 60+ :3764
tamba :1200
kaolack :1199
(Other) :5968
hh_size literacy job housing_status
low :3563 yes:5582 yes:9312 owner :10853
medium:4948 no :7983 no :4253 location: 2013
high :5054 free : 638
other : 61
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56. Mise en oeuvre sous R
naxes_max <- sum(sapply(household[ ,-1], nlevels)) - ncol(household[ ,-1])
mca <- dudi.acm(household[,-1], nf = naxes_max, scannf = FALSE)
location.urban
location.rural
gender.male
gender.female
age.15.30yrs
age.30.45yrs
age.45.60yrs
age.60.
hh_size.low
hh_size.medium
hh_size.high
literacy.yes
literacy.no
job.yes
job.no
housing_status.owner
housing_status.location
housing_status.freehousing_status.other
possess_cellphone.no
possess_cellphone.yes
electricity.yes
electricity.no
school_access.0...14
school_access.15...29school_access.30...44
school_access.45...59
school_access.60.
health_access.0...14health_access.15...29health_access.30...44health_access.45...59
health_access.60.
econsit_percep.worse econsit_percep.same
econsit_percep.better
econsit_percep.dont_know
deptotjr.low
deptotjr.medium
deptotjr.high
cons_tot.low
cons_tot.medium
cons_tot.high
job_categ.occupied
job_categ.unemp
job_categ.student
job_categ.housejob
job_categ.retired
job_categ.other_unoccup
0
1
2
-1 0 1
axe 1
axe2
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57. Mise en oeuvre sous R
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0 10 20 30
axes
eig
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58. Mise en oeuvre sous R
On va donc travailler avec les 4 premiers axes et vérifier qu’ils sont bien
centrés et réduits.
mcadata <- mca$l1[ ,1 :4]
sapply(mcadata, function(x) list(mean = round(mean(x), 2), std = sd(x)))
R output
RS1 RS2 RS3 RS4
mean 0 0 0 0
std 1 1 1 1
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59. Mise en oeuvre sous R
Utilisation des K-means sur les axes factorielles
Ne pas oublier d’initialiser le seed pour rendre les résultats
reproductibles
set.seed(1234)
hh_part <- kmeans(mcadata, centers = 100,
nstart = 20, iter.max = 500)
CAH sur les centres de gravités des classes
hh_hclust <- hclust(dist(hh_part$centers), method = "ward")
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60. Mise en oeuvre sous R
33
84
88
31
90
74
81
3
93
68
100
10
54
61
16
23
44
76
41
57
49
18
35
47
11
40
6
25
42
34
53
26
59
75
89
4
77
65
19
48
69
7
36
60
21
94
43
72
24
46
22
97
67
32
73
45
71
38
14
83
1
17
51
13
98
82
99
37
62
29
52
9
55
96
66
20
28
79
86
70
87
2
50
85
12
58
91
30
56
39
78
27
5
8
63
15
64
92
80
95
0
5
10
15
20
25
30
dist(hh_part$centers)
Height
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61. Mise en oeuvre sous R
0
5
10
15
20
25
30
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 61 / 66

62. Mise en oeuvre sous R
Nombre de centre par groupe
hh_tree <- cutree(hh_hclust, k = 3)
table(hh_tree)
R output
hh_tree
1 2 3
43 35 22
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 62 / 66

63. Mise en oeuvre sous R
Associer à chaque ménage à son nouveau groupe
dataclust <- data.frame(kclust = seq_along(hh_tree), hclust = hh_tree)
household$kclust <- hh_part$cluster
household <- merge(household, dataclust, by = "kclust")
Nombre final de ménages par groupe
table(household$hclust)
R output
1 2 3
6894 3253 3418
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64. Mise en oeuvre sous R
Étape finale de consolidation des groupes précedemment formés.
Utilisation de la médianne pour rendre les résultats moins sensibles aux
valeurs extrêmes
centers <- by(mcadata, household$hclust, function(x) apply(x, 2, median))
centers <- matrix(unlist(centers), ncol = ncol(mcadata), byrow = TRUE)
consol <- kmeans(mcadata, centers = centers, iter.max = 50, nstart = 10)
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65. Mise en oeuvre sous R
-0.5
0.0
0.5
1.0
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
axe 1
axe2
cluster 1 2 3
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66. Conclusion
R est une option viable et performante pour l’analyse de données
R est libre et gratuit donc le seul coût est celui d’apprentissage
Il s’agit juste d’une introduction plusieurs méthodes n’ont pas été
explorées
Ahmadou H. DICKO (R meetup) Analyse de données avec R Janvier 2014 66 / 66