Discussion :

[flo_consulting]

Bonjour,

Je réalise une ACP sur ma base de données iris. Elle se passe bien. Par contre en voulant réaliser ma classification sur le résultat de cette dernière il me dit que j'ai des vecteurs négatifs.

Avez vous une solution et savez vous quel est le problème?

Code :

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res.pca = PCA(iris.actifs, scale.unit=TRUE, ncp=7, graph=T)
res.hcpc = HCPC(res.pca, nb.clust=0)
Error in dist(X, method = metric) : 
  negative length vectors are not allowed

[faubry]

D'abord deux remarques :
1) Dire de quel package proviennent les fonctions utilisées. Tout le monde ne sait pas que tu as utilisé le package FactoMineR ;
2) Faire en sorte que le code soit reproductible. On ne sait pas dans ton code ce que représente iris.actifs

D'autre part, j'ai reproduit ton code en utilisant les données standards iris qui n'ont que 4 variables quantitatives. L'ACP a donc au plus 4 dimensions donc la valeur maximum de ncp est 4 et non 7. La procédure PCA calcule donc 4 composantes. Ensuite, malgré cette erreur de spécification vis-à-vis de ce qu'est l'ACP, le code fonctionne parfaitement pour moi. Donc il faut plus de détails pour t'aider, notamment que tu expliques aussi ton niveau de coupure de coupure.

[flo_consulting]

Apparemment le problème vient du nombre d'observations. J'ai un peu plus de 50 000 observations au départ avec 32 variables.

En faisant un échantillon de 1000 observations cela marche.

La base de données n'est pas celle des iris de R.

[faubry]

A priori, je ne vois pas pourquoi. Je te suggère de prendre contact avec François Husson et de lui soumettre le problème, il a sans doute une idée précise du problème.