ACM et classification

Bonjour,
je souhaite faire des groupes d'individus. Le fichier therapies.csv contient des données qualitatives relatives à ces individus.

Code:


therapie=read.csv('therapies.csv',header=TRUE,sep=';')
attach(therapie)
tab <- as.data.frame(sapply(therapie[,2:9],as.character))

id2=as.vector(id)
rownames(tab)=id2


J'ai tout d'abord réaliser une ACM :

Code:


# ACM #
library(ade4)
tabburt=acm.burt(tab,tab)
tab.coa=dudi.coa(tabburt)


Enfin, je souhaite faire de la classification sur ces nouvelles données synthétiques quantitatives en faisant apparaitre les noms des individus (notés id dans le fichier) sur le dendogramme.

Cependant, la méthode suivante ne marche pas :

Code:


library(cluster)
d<-dist(tab.coa$li,method="euclidean")
h<-hclust(d,"ward")
plclust(h,labels=id2,hang=-1)   


Si je ne mets pas labels=id2, ce sont les noms des variables qui apparaissent.

Merci de m'aider....

En fait c'est normal, ça vient de la manière dont tu fais l'acm de ton tableau.

En passant par acm.burt tu n'obtiendras dans ton analyse que les coordonnées des colonnes donc ici de tes variables. Si tu fais une classif la dessus et bien tu vas classifier les modalités de tes variables entre elles. Regarde les exemples données dans l'aide de la fonction acm.burt.

Pourquoi ne pas faire directement une acm sur ton tableau plutôt que sur un tableau de burt, via la fonction dudi.acm ? Ansi tu auras les coordonnées de tes individus et de tes variables dans la même analyse : dudi.acm(tab). Ensuite tu peux prendre les $li pour faire ta classif. De cette manière tu devraios obtenir une classification de tes individus et sur le dendrogramme tu devrais voir appraître le nom de tes individus sans que tu es besoin de les renseigner.

En plus le nombre de branche de ton dendrogramme ne devait pas être égal aux nombres de tes individus, non ?

micros

Encore un grand merci !!!