README.md

generateACP

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Fonction générant les calculs et les graphiques d'une ACP.

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Paramètre principal à renseigner => dataframe avec :

• en index : la variable d'observation
• en colonnes : les variables explicatives quantitatives
• en ligne : les individus / observations

Structure de l'analyse réalisée :

Information sur les données

    * données initiales
    * données centrées réduites

Recherche du nombre de facteurs à retenir

    * graphique eboulis des valeurs propres
    * calcul de la proportion de variance expliquée
    * test des bâtons brisés

Représentation des individus

    * coordonnées factorielles des individus
    * qualité de la représentation des individus (cos² de chaque individu par axe)
    * contribution des individus aux axes

Représentation des variables

    * les vecteurs propres
    * corrélations par facteur
    * qualité de la représentation des variables (cos² de chaque variable par axe)
    * contribution des variables aux axes

Traitement des variables supplémentaires

    * variables illustratives quantitatives
    * variables illustratives qualitatives

Représentation graphique (pour chaque plan factoriel)

    * Projection des individus
    * Cercle des corrélations

2. Installation

Exemple avec Anaconda

    ### Créer un dossier pour le projet
    $ mkdir /vers/dossier/testACP
    ### Se déplacer dans le dossier
    $ cd /vers/dossier/testACP
	
    ### Créer un nouvel environnement
    $ conda create -n envAcp python=3.9
    ### Activer le nouvel environnement
    $ conda activate envAcp
	
    ### Installer le module generateAcp
    $ pip install git+https://github.com/FredGainza/generateACP.git

Pour utiliser le module dans un notebook, il faut importer la fonction acp_global() :

    from generateACP import acp_global

Les modules suivants seront automatiquement installés :

• pandas
• numpy
• scikit-learn
• matplotlib
• jupyter
• adjustText
• pdfservices-sdk
• openpyxl

Documentation

RDV ICI

Exemple

• Notebook disponible au format html
• Notebook exécuté analyse_acp_exemple.ipynb présent dans le dossier /docs/
• Notebook dispo sur binder (exécutez le notebook binder_exemple_module_acp.ipynb présent dans le dossier /docs/)