Aide CAH !!

Bonjour !!!!!!!!!!!!
je travaille sur l'adaptation de végétaux dans différents milieux. Pour cela j'ai une base de données d'indicateurs (variables qualitatives non corrélées) caractérisant les lieux.Les effectifs sont déséquilibrés pour 4 de ces 6 variables qualitatives. Je souhaite en fait regrouper les milieux en groupes.
Je réalise donc une AFCM sur les variables qualitatives, puis je récupere les coordonnées des individus (lieux) sur les axes factoriels et je realise une CAH sur un tableau disjonctif complet. Je fais ensuite une analyse k-means pour vérif et pour voir si la répartition des groupes est à peu près similaire.
Je travaille sous R.

Pensez vous que ma démarche soit correcte?

Savez vous quel test statistique sous R permettrait de donner un nombre de groupes à partir de la CAH et donc de couper l'arbre au bon endroit?

Comment faire quand 3 axes de l'AFCM sont à considérer? Sortir 3 CAH (pour chaque couple) ?

pensez vous que ma démarche soit correcte?

c'est assez classique. Après dire que c'est correct, je ne suis pas fan de la méthode car c'est une belle boite noire non reproductible car trop dépendante des données. .

.Savez vous quel test statistique sous R permettrait de donner un nombre de groupes à partir de la CAH et donc de couper l'arbre au bon endroit?

Il n'y en a pas. La base de la méthode est d'avoir une idée à priori du nombre de groupe. Il faut donc que l'à priori soit justifiable.

Comment faire quand 3 axes de l'AFCM sont à considérer? Sortir 3 CAH (pour chaque couple) ?

Tu retiens 3 axes dans l'AFCM et normalement la CAH tient compte de l'ensemble des coordonnées pour établir la classification.

Nik

Savez vous quel test statistique sous R permettrait de donner un nombre de groupes à partir de la CAH et donc de couper l'arbre au bon endroit?

Je pense qu'il existe un critère statistique permettant de statuer sur le nombre de groupes à définir (donc à quel endroit de l'arbre on coupe) étant donné que certains algorithmes de CAH effectuent un choix automatique du nombre de classe, et ne demandent pas à l'utilisateur de couper l'arbre à la main.
Cependant, je ne sais pas quel critère...

Cela ne m'étonnerait pas que ce soit un rapport entre la variance totale et la variance inter-groupe (avec peut être une pondération par le nombre de groupes...), ou bien cela dépend du critère d'aggrégation que tu prends en compte pour agréger tes individus (Ward par exemple).
Résumer, je pense qu'il existe un indicateur, mais je n'ai pas la formule... Dsl...