ACM - valeurs propres - interprétation

bonjour, pour faire une acm utilisé le critère de benzecri, qui modifie le taux d'inertie se qui va donné un meilleur résultat, si vous utilisez sas je peux vous donner le code. Car la avec votre résultat sa va être dur mais il se peut que l'on ne peut rien en tirer.

Je travaille sous R malheuresement. Le critère de benzecri ?! Très bien, je vais rechercher le code sous R. En faite cette ACM n'a pour but que de faire la transition pour la méthode des kmeans puis CAH. Puisque je travaille sur des données enssentiellement qualitatives, il me faut passer par une ACM.

Merci pour cette info.

Bonjour,

A vue d'oeil, j'aurai dit 7...

niaboc

Mouais, mais il n'y a pas réellement de saut. ...

Ce qui m'a influencé, c'est surtout qu'après le 7, il n'y a plus du tout de saut.

niaboc a écrit:Ce qui m'a influencé, c'est surtout qu'après le 7, il n'y a plus du tout de saut.

Intéressant. Donc sur ce graphique tu privilégies un clustering à 6 classes ?

3 ou 5

zezima a écrit:Intéressant. Donc sur ce graphique tu privilégies un clustering à 6 classes ?

Pas le nombre de cluster mais le nombre d'axe pour interpréter l'analyse factorielle.

A ce propos le nombre d'axe n'est pas forcement le même si l'analyse à pour but d'être interprété ou pour un clustering.
Vaut mieux privilégier un faible nombre d'axe pour l’interprétation (tout simplement car c'est vraiment prise de tête d'analyser chaque axe).
Alors que pour le clustering on s'en tape un peu, l'important c'est de virer les axe qui n'apporte plus d'informations, on pourrait dire que ça revient à débruiter" les données.

FS a écrit:
Pas le nombre de cluster mais le nombre d'axe pour interpréter l'analyse factorielle.

Je n'ai pas compris, je dois choisir 5 axes pour évaluer mes variables dans mes groupes ?

Et j'ai fait un clustering à 3 et 6 groupes, celui à 6 groupes est BEAUCOUP plus important que celui à 5 groupes, c'est possible que je garde celui à 6 groupes ?