decathlon <- read.table("https://r-stat-sc-donnees.github.io/decathlon.csv", header=TRUE, sep=";",dec=".", row.names=1, check.names=FALSE, fileEncoding="latin1") summary(decathlon) ### Chargement de FactoMineR library(FactoMineR) ### L'ACP res <- PCA(decathlon, quanti.sup=11:12, quali.sup=13, ncp=Inf) res$eig res <- PCA(decathlon, quanti.sup=11:12, quali.sup=13, ncp=8) ### Construction de la classification ascendante hierarchique res.hcpc <- HCPC(res, kk=Inf, min=3, max=10, consol=TRUE) ### Si vous utilisez Rstudio, il n'y a pas d'interactivité et vous devez lancer : res.hcpc <- HCPC(res, kk=Inf, min=3, max=10, consol=TRUE, graph=FALSE) plot(res.hcpc, choice="tree") plot(res.hcpc, choice="3D.map") plot(res.hcpc, choice="map",draw.tree=FALSE) ### Graphe sur les dimensions 3 et 4 plot(res.hcpc, axes=3:4) ### Resultats de la classification names(res.hcpc) res.hcpc$call$t res.hcpc$data.clust res.hcpc$desc.var res.hcpc$desc.axes plot(res.hcpc,axes=c(1,3)) res.hcpc$desc.ind