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\section[Travail]{ Travail r{\'{e}}alis{\'{e}} :}  \begin{description}  \item L'ACP (Analyse en composantes principales) permet de d{\'{e}}crire un jeu de donn{\'{e}}es, de le r{\'{e}}sumer, d'en r{\'{e}}duire la dimensionnalit{\'{e}}. \newline  L'ACP r{\'{e}}alis{\'{e}}e sur les individus du tableau de donn{\'{e}}es r{\'{e}}pond {\'{a}} diff{\'{e}}rentes questions :  Etude des individus : {\'{e}}tude de variabilit{\'{e}} entre individus,de similarit{\'{e}}s entre les individus pour toutes les variables, {\'{e}}tablissement de profils.\newline  Etude des variables : étude des liaisons lin{\'{e}}aires entre les variables. Les objectifs sont de r{\'{e}}sumer la matrice des corr{\'{e}}lations et de chercher des variables synth{\'{e}}tiques.  Ensuite {\'{e}}tudier la possibilt{\'{e}} de caract{\'{e}}riser des groups d'individus par des variables.  Pour cela, on installe le package FactoMineR.\newline  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image1}  \end{figure*}  \begin{description}  \item Ensuite, on enregistre la table des données dans un fichier "tp3.cvs". On utilise la commande \textbf{read.table } pour lire la table. On y applique la fonction \fbox {\textbf{cor}(nomTable)} permettant de cr{\'{e}}er la matrice de corr{\'{e}}lation entre les diff{\'{e}}rentes variables de la table.   \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image2}  \end{figure*}  \end{description}  \begin{description}  \item On applique l'ACP et r{\'{e}}cup{\'{e}}rant le r{\'{e}}sultat, Toutes les op{\'{e}}rations qui suiveront seront appliqu{\'{e}}es {\'{a}} cet objet selon des param{\'{e}}tres. Pour extraire les valeurs propres, on appelle \fbox{resultat$\textbf{eig}}  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image3}  \end{figure*}  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image6}  \end{figure*}  \end{description}