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\includegraphics{}  \label{fig:image1}  \end{figure*}  \item [Matrice de corrélation:] 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. La matrice des corr{\'{e}}lations est tout simplement la matrice des coefficients de corr{\'{e}}lation calcul{\'{e}}s les variables prises deux {\`{e}} deux pour pouvoir par la suite calculer par des lois statistiques l'influence des variables les unes sur les autres. Les coefficients indiquent l'influence que les variables ont les unes sur les autres. Par exemple si on prend a diagonale, elle est constitu{\'{e}}e de 1 puisque la corr{\'{e}}lation d’une variable avec elle-m{\^{e}}me est parfaite.  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image2}  \end{figure*}  \item [Valeurs propres:] 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 D'apèrs  la fonction suivante dernière colonne "cumulative percentage of variance", appelée aussi inertie, on retient les axes important  : dans notre cas les axes donnés par les 4 premières valeurs.  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}