La fonction PCA() permet d’effectuer une ACP.
library(FactoMineR)
res_pca <- PCA (iris, quali.sup=5)
#On réalise une ACP sur les 4 variables quantitatives du jeu de données iris
#La 5ème variable qui correspond au nom de la variété est qualitative
#Nous plaçons cette variable en supplémentaire,
#cette variable ne participera donc pas à la construction de l’ACP,
#mais elle apportera de l’information supplémentaire
plot.PCA(res_pca,col.quali="blue", label="quali")
#La fonction plot.PCA contient de nombreux paramètres modulables
#ici nous choisissons la couleur de la variable qualitative
#et de cacher l’étiquette des individus grâce au paramètre « label »
Pour pouvoir décrire les résultats de cette analyse nous avons besoin d’étudier les coefficients de corrélation. On obtient ces coefficients grâce à la fonction dimdesc().
dimdesc(res_pca)