Discussion :

[pitchu]

Bonjour,

J'ai récupèré les donnée d'un fichier .csv, mis ces données dans une matrice puis j'ai voulu faire un PCA sur cette matrice mais j'ai ce message d'erreur :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Error in PCA(a) : 
The following variables are not quantitative:  V1
The following variables are not quantitative:  V2
The following variables are not quantitative:  V3
The following variables are not quantitative:  V4
The following variables are not quantitative:  V5

voici les commandes que j'ai fait :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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library(pixmap)
library(FactoMineR)
a = read.csv("cheminAbsolu/a.csv")
a = as.matrix(Iris)
b = PCA(a)

valeur a

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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       [,1]  [,2]  [,3]  [,4] 
  [1,] "5.1" "3.5" "1.4" "0.2"
  [2,] "4.9" "3.0" "1.4" "0.2"
  [3,] "4.7" "3.2" "1.3" "0.2"
             ...

[VonVelten]

Bonjour,

j'ai l'impression qu'il y a juste un petit problème de format. Les données semblent de type chaîne de caractères à cause de la présence des "" autour des valeurs (si on ne tient pas compte que la variable Iris n'est pas définie avant dans le code présenté)

Il faut juste transformer le jeu de données avec la fonction as.numeric()

petit exemple rapide pour le faire

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for(i in 1:dim(a)[2]{
a[i]<-as.numeric(a[i])
}
 
summary(a)

La dernière ligne permet de vérifier le format des données selon le type de sortie obtenue

[pitchu]

Bonjour,

J'ai une matrix avec 150 lignes et 4 colonnes

quand je fais ça

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for(i in 1:dim(a)[2]){ print(a[i])) }

ça m'affiche seulement les 4 premiers éléments des 4 premières lignes.

J'ai essayé de faire ca mais ça ne marche pas.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for(i in 1:dim(a)[1]){ 
	for (j in 1:dim(a)[2]){
		a[i][j]<-as.numeric(a[i][j])
	}
}

[juliatheric]

[...] quand je fais ça

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for(i in 1:dim(a)[2]){ print(a[i])) }

ça m'affiche seulement les 4 premiers éléments des 4 premières lignes [...]

R « voie » les éléments d'une matrice en colonnes, on parle de column-major order. Une matrice ayant deux dimensions, on accède « normalement » à ses éléments à l'aide de deux indices. Mais si on n'utilise qu'un seul indice, la matrice sera vue comme un vecteur créé en concaténant les colonnes. L'itération que vous avez faite affiche donc les quatre premiers éléments du vecteur tiré de la matrice a, en y allant colonne par colonne, quatre étant le nombre de colonnes en a.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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xxx <- matrix(c(98, 26, 10, -14, 358, 74), nrow = 3L)
print(xxx)
print(identical(xxx[3L, 1L], xxx[3L]))
print(identical(xxx[2L, 2L], xxx[5L]))

     [,1] [,2]
[1,]   98  -14
[2,]   26  358
[3,]   10   74
[1] TRUE
[1] TRUE

Pour en revenir à votre question, j'ai les mêmes impressions que VonVelten ; que donne en sortie la ligne ci-dessous ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

str(a)

[pitchu]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> str(a)
 chr [1:150, 1:4] "5.1" "4.9" "4.7" "4.6" "5.0" "5.4" ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : NULL

j'ai essayé de faire ca mais j'ai toujours le même problème

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for(i in 1:dim(a)[1]){ 
	for (j in 1:dim(a)[2]){
		a[i,c(j)] <- as.numeric(a[i,c(j)])
	}
}

[juliatheric]

Peut-être que a comporte des valeurs manquantes. Continuons à investiguer d'où vient le souci :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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aX <- as.vector(a)
aY <- factor(aX)
print(anyNA(aX))
print(levels(aY))

Quelles sont les sorties de ce qui précède ?

[pitchu]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> aX <- as.vector(a)
> aY <- factor(aX)
> print(anyNA(aX))
[1] FALSE
> print(levels(aY))
 [1] "0.1" "0.2" "0.3" "0.4" "0.5" "0.6" "1"   "1.1" "1.2" "1.3"
[11] "1.4" "1.5" "1.6" "1.7" "1.8" "1.9" "2"   "2.1" "2.2" "2.3"
[21] "2.4" "2.5" "2.6" "2.7" "2.8" "2.9" "3"   "3.1" "3.2" "3.3"
[31] "3.4" "3.5" "3.6" "3.7" "3.8" "3.9" "4"   "4.1" "4.2" "4.3"
[41] "4.4" "4.5" "4.6" "4.7" "4.8" "4.9" "5"   "5.1" "5.2" "5.3"
[51] "5.4" "5.5" "5.6" "5.7" "5.8" "5.9" "6"   "6.1" "6.2" "6.3"
[61] "6.4" "6.5" "6.6" "6.7" "6.8" "6.9" "7"   "7.1" "7.2" "7.3"
[71] "7.4" "7.6" "7.7" "7.9"
>

[VonVelten]

Je pense que le problème vient du faire que la matrice ne sait gérer qu'un type de données à la fois (factor, character, numeric, etc..). On ne peut donc pas changer le format pas à pas. Il faut passer par un autre format.
Le problème initial étant de réaliser une ACP avec FactoMineR, il faudrait surement passer à un data.frame puis modifier le type colonne par colonne, surtout que FactoMineR travaille bien avec les data frame

Si on essaye de changer le format des données de a, on retombera sur la forme vectorielle à une dimension, comme évoqué par juliatheric. J'ai fait un petit test

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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a<-as.data.frame(a)
for(i in 1:dim(a)[2]){
a[,i]<-as.numeric(a[,i])
}

[juliatheric]

Oui, PCA{FactoMineRPCA} s'attend à un data.frame ; ici, comme il n'y a pas de valeurs manquantes, il suffit de faire la conversion des chaînes en nombres en préservant les dimensions. Ceci devrait donc bien se passer :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

aX <- as.data.frame(apply(a, 2, as.numeric))

aX devrait bien aller avec PCA.

[juliatheric]

Addendum. solution plus « élégante » :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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class(a) <- "numeric"
aX <- as.data.frame(a)

[pitchu]

merci de vos aides