---
title: Analyse des correspondances (AFC) avec FactoMineR sur le jeu de donn�es du
  didacticiel (naissances)
author: "Fran�ois Husson"
output:
  pdf_document:
    fig_height: 6
    keep_tex: yes
  word_document: default
---


# Importation du jeu de donn�es
```{r echo=FALSE}
Naissance <- read.table("C:/Users/husson/Documents/home/huss/Enseign/cours/Films/Mooc_anado/Donnees/AnaDo_JeuDonnees_Naissances.csv", header=TRUE,sep=";", row.names=1, check.names=FALSE, fileEncoding="latin1")
summary(Naissance)
```

```{r eval=FALSE}
setwd("C:/Users/husson/Documents/")
Naissance <- read.table("AnaDo_JeuDonnees_Naissances.csv", 
        header=TRUE, sep=";", row.names=1, check.names=FALSE, fileEncoding="latin1")
summary(Naissance)
```

```header=TRUE``` : pr�cise que le nom des variables est pr�sent

```sep=";"``` : pr�cise que le s�parateur de colonnes est le point-virgule (fr�quent dans les fichiers csv, pour une tabulation il faudrait �crire ```sep="\t"```)

```row.names=1``` : pr�cise que le nom des individus est dans la premi�re colonne du tableau

```check.names=FALSE``` : impose que le nom des colonnes soit pris tel que dans le fichier (sinon les espaces sont remplac�s par des points et des X sont mis avant les nombres)

\newpage

# Chargement de FactoMineR
```{r}
library(FactoMineR)
```

# L'AFC et le graphe simultan�e par d�faut
```{r}
res <- CA(Naissance, row.sup=7:8, col.sup=9:10)
```

\newpage

# R�sum� des principaux r�sultats
```{r}
summary(res)
```

\newpage

# Graphe de la repr�sentation simultan�e avec un titre et une taille de police plus petite : les libell�s se chevauchent moins, le graphique est plus lisible
```{r}
plot(res, cex=0.7,title="Repr�sentation simultan�e")
```

\newpage

# Description des dimensions
```{r}
dimdesc(res)
```

\newpage

# Graphes avec diff�rentes s�lections de lignes et/ou colonnes

On peut s�lectionner certaines lignes ou certaines colonnes pour am�liorer la lisibilit� des graphes. Pour cela, deux arguments sont utilis�s, un argument pour les lignes ```selectRow```, l'autre pour les colonnes ```selectCol```. Ces deux arguments fonctionnent selon le m�me principe. On d�crit ici la s�lection sur les lignes uniquement.

```selectRow ="cos2 0.7"``` : s�lectionne les lignes actives et suppl�mentaires qui ont, sur le plan trac�, une qualit� de projection sup�rieure � 0.7

```selectRow ="cos2 5"``` : s�lectionne les 5 lignes actives et les 5 lignes suppl�mentaires  qui ont la meilleure qualit� de projection sur le plan trac�

```selectRow ="contrib 5"``` : s�lectionne les 5 lignes (n�cessairement actives) qui ont le plus contribu� � la construction du plan trac�

```selectRow =c("nom1","nom2")``` : s�lectionne les lignes par leur nom

```{r}
plot(res, invisible=c("row.sup","col.sup"), cex=0.7, shadow=TRUE, title="El�ments actifs")
plot(res, shadow=TRUE, cex=0.7, selectRow="cos2 0.7", selectCol="cos2 0.7")
plot(res, shadow=TRUE, cex=0.7, selectRow="cos2 4", selectCol="cos2 3")
plot(res, shadow=TRUE, cex=0.7, selectRow="contrib 4", selectCol="contrib 3")
plot(res, shadow=TRUE, cex=0.7, selectRow=c("M?re - 20 ans"))
```

\newpage

# Graphes sur les dimensions 1 et 3

```{r}
plot(res, shadow=TRUE, cex=0.7, axes=c(1,3), title="Repr�sentation sur le plan 1-3")
```

\newpage

# Classification sur les colonnes

```{r}
res.hcpc <- HCPC(res,cluster.CA="columns")
```
