J’ai déjà beaucoup donné pour l’analyse en composantes principales, sous forme de support de cours (ACP), de tutoriels pour Tanagra, pour Excel, pour R, ... mais jamais pour Python.
Il est temps d’y remédier. D’autant plus que l’affaire n’est pas si évidente finalement. J’ai choisi d’utiliser le package "scikit-learn" maintes fois cité sur le web. Je me suis rendu compte que la classe PCA effectuait les calculs essentiels effectivement, mais il nous appartenait ensuite de programmer tout le post-traitement, notamment les aides à l’interprétation. Je me suis retrouvé un peu dans la même situation qu’il y a presque 10 ans où je m’essayais à l’ACP sous R en utilisant la fonction basique princomp() du package "stats" (Mai 2009). Le tutoriel associé ainsi que notre support de cours nous serviront de repères tout au long de ce document.
Mots-clés : analyse en composantes principales, ACP, package scikit-learn, PCA
Didacticiel : ACP sous Python
Données et programme : Autos Python
Références :
Tutoriel Tanagra, "ACP avec Tanagra - Nouveaux outils", Juin 2012.
Tutoriel Tanagra, "Analyse en Composantes Principales avec R", Mai 2009.
Tutoriel Tanagra, "ACP avec R - Détection du nombre d'axes", Juin 2012.
Site de référence :
Cours Analyse Factorielle
