explor
vignettes/introduction_fr.Rmd
introduction_fr.Rmdexplor est un package R qui permet l’exploration
“interactive” des résultats d’une analyse exploratoire
multidimensionnelle.
Pour le moment il est utilisable avec les types d’analyses suivants :
| Méthode | Fonction | Package | Notes |
|---|---|---|---|
| Analyse en composantes principales | PCA | FactoMineR | - |
| Analyse des correspondances | CA | FactoMineR | - |
| Analyse des correspondances multiples | MCA | FactoMineR | - |
| Analyse en composantes principales | dudi.pca | ade4 | Les variables supplémentaires qualitatives ne sont pas prises en charge |
| Analyse des correspondances | dudi.coa | ade4 | - |
| Analyse des correspondances multiples | dudi.acm | ade4 | Les variables supplémentaires quantitatives ne sont pas prises en charge |
| Analyse des correspondances multiples spécifique | speMCA | GDAtools | - |
| Analyse des correspondances multiples | mca | MASS | Les variables supplémentaires ne sont pas prises en charge |
| Analyse en composantes principales | princomp | stats | Les variables supplémentaires ne sont pas prises en charge |
| Analyse en composantes principales | prcomp | stats | Les variables supplémentaires ne sont pas prises en charge |
| Correspondance Analysis | textmodel_ca | quanteda.textmodels | Only coordinates are available |
La philosophie d’explor est de n’être qu’une interface
de visualisation, et de ne rien “exécuter” par elle-même. Les analyses
et calculs se font dans votre script R, et explor vous aide
seulement à visualiser leurs résultats. L’idée est de conserver
l’ensemble des commandes dans les scripts et de ne pas risquer d’être un
obstacle à la reproductibilité des analyses.
Pour chaque méthode, explor lance une interface Web
interactive qui s’affiche soit directement dans RStudio, soit dans votre
navigateur. Cette interface comprend une série d’onglets présentant
différents tableaux et graphiques. Ceux-ci sont, autant que possible,
“interactifs” : les résultats numériques sont affichés sous forme de
tableaux dynamiques triables et filtrables (grâce au package
DT), et les graphiques, générés pour la plupart par le
package scatterD3, ont les fonctionnalités suivantes :
À noter que les interfaces sont traduites en français.
L’utilisation du package est très simple : il suffit d’appliquer la
fonction explor() à l’objet résultant d’une méthode prise
en charge.
prcomp, princomp et
MASS::mca
Pour visualiser les résultats de ces fonctions, il suffit de passer
l’objet résultat à explor().
Voici un exemple avec une ACP réalisée avec princomp
:
explor permet de visualiser des individus
supplémentaires dont les coordonnées ont été calculées avec
predict. Il suffit de les ajouter comme un élément nommé
supi de l’objet résultat.
Voici un exemple avec prcomp :
pca <- prcomp(USArrests[6:50,], scale. = TRUE)
pca$supi <- predict(pca, USArrests[1:5,])
explor(pca)Pour MASS::mca, explor() permet également
la visualisation de variables qualitatives supplémentaires. Leurs
coordonnées doivent être ajoutées comme un élément nommé
supv de l’objet résultat. À noter qu’il est également
préférable d’ajouter manuellement les noms de lignes à l’élément
supi car predict ne les conserve pas :
library(MASS)
mca <- MASS::mca(farms[4:20, 2:4], nf = 11)
supi_df <- farms[1:3, 2:4]
supi <- predict(mca, supi_df, type="row")
rownames(supi) <- rownames(supi_df)
mca$supi <- supi
mca$supv <- predict(mca, farms[4:20, 1, drop=FALSE], type="factor")
explor(mca)À noter que les réultats de ces trois fonctions sont assez limités, elles ne fournissent que les coordonnées des variables et des individus, pas de contributions ou de cosinus carrés par exemple.
FactoMineR
Pour les fonctions de FactoMineR prises en charge, il
suffit de passer l’objet contenant les résultats directement
àexplor().
Exemple d’analyse en composantes principales avec
FactoMineR::PCA :
library(FactoMineR)
data(decathlon)
pca <- PCA(decathlon[,1:12], quanti.sup = 11:12)
explor(pca)Exemple d’analyse des correspondances simples avec
FactoMiner::CA :
Exemple d’analyse des correspondances multiples avec
FactoMineR::MCA :
ade4
Les résultats des fonctions d’ade4 prises en charge
peuvent également être directement passées à explor().
Par exemple, pour visualiser les résultats d’une ACP :
library(ade4)
data(deug)
pca <- dudi.pca(deug$tab, scale = TRUE, scannf = FALSE, nf = 5)
explor(pca)Des étapes supplémentaires sont nécessaires si on souhaite ajouter
des éléments supplémentaires, car ade4 ne les inclut pas
directement dans l’objet résultat. Il faut donc calculer les coordonnées
de ces éléments avec suprow ou supcol, et les
ajouter comme éléments supi (pour les individus
supplémentaires) ou supv (pour les variables
supplémentaires) de l’objet résultat.
Voici un exemple de comment faire tout cela pour une ACP :
data(deug)
d <- deug$tab
sup_var <- d[-(1:10), 8:9]
sup_ind <- d[1:10, -(8:9)]
pca <- dudi.pca(d[-(1:10), -(8:9)], scale = TRUE, scannf = FALSE, nf = 5)
## Individus supplémentaires
pca$supi <- suprow(pca, sup_ind)
## Variables supplémentaires
pca$supv <- supcol(pca, dudi.pca(sup_var, scale = TRUE, scannf = FALSE)$tab)
explor(pca)Il est nécessaire de faire la même chose en cas d’éléments supplémentaires pour une analyse des correspondances multiples :
data(banque)
d <- banque[-(1:100),-(19:21)]
ind_sup <- banque[1:100, -(19:21)]
var_sup <- banque[-(1:100),19:21]
acm <- dudi.acm(d, scannf = FALSE, nf = 5)
## Variables supplémentaires
acm$supv <- supcol(acm, dudi.acm(var_sup, scannf = FALSE, nf = 5)$tab)
## Individus supplémentaires
acm$supi <- suprow(acm, ind_sup)
explor(acm)Pour une analyse des correspondances simples, on peut afficher des
lignes ou colonnes supplémentaires en ajoutant leurs coordonnées à des
éléments nommés supr ou supc :
GDAtools
Les résultats des fonctions de GDAtools prises en charge
peuvent également être directement passées à explor().
Pour ajouter des individus supplémentaires, il est nécessaire de
calculer leurs données associées à l’aide de la fonction
indsup, puis de les ajouter manuellement comme un élément
nommé supi de l’objet résultat :
mca <- speMCA(Music[3:nrow(Music),1:5], excl = c(3, 6, 9, 12, 15))
mca$supi <- indsup(mca, Music[1:2, 1:5])
explor(mca)Pour ajouter des variables supplémentaires, il faut calculer leurs
données associées à l’aide de la fonction speMCA_varsup, et
je les ajouter manuellement comme un élément supv de
l’objet résultat :
explor offre deux possibilités pour exporter les
graphiques affichés dans l’interface.
Pour exporter le graphique actuellement affiché au format SVG, cliquez sur le bouton Exporter en SVG (icône en bas de la barre latérale gauche), ou choisissez l’entrée Export to SVG du menu “engrenage” du graphique.
Le SVG est un format de dessin vectoriel, éditable et redimensionnable sans perte à l’aide d’un logiciel comme Inkscape.
La fonction d’export SVG peut rencontrer des problèmes quand elle est
effectuée depuis RStudio. Si c’est le cas, ouvrez d’abord
explor dans un navigateur en cliquant sur Open in
Browser, avant d’exporter.
L’autre possibilité est de récupérer le code R permettant de générer le graphique actuellement affiché, ce qui permet de le reproduire ensuite dans un script ou un document Rmarkdown.
Pour cela, cliquez sur le bouton Obtenir le code R en bas de la barre latérale. Une boîte de dialogue s’affiche, vous n’avez plus qu’à copier/coller le code R qui s’y trouve.
À noter que ce code R respecte le zoom effectué sur le graphique au
moment de l’export, mais pas les positions des labels. Si vous souhaitez
conserver celles-ci, il faut d’abord les enregistrer dans un fichier CSV
avec l’entrée Export labels positions du menu “Engrenage”.
Ensuite, dans votre script, chargez ce fichier CSV dans un objet à
l’aide de read.csv puis passez cet objet à l’argument
export_labels_positions dans le code généré :
labels <- read.csv("position_labels.csv")
res <- explor::prepare_results(mca)
explor::MCA_var_plot(res, xax = 1, yax = 2,
var_sup = TRUE, , var_lab_min_contrib = 0,
col_var = "Variable", symbol_var = "Type",
size_var = NULL, size_range = c(10, 300),
labels_size = 10, point_size = 56,
transitions = TRUE, labels_positions = labels)explor est un package très récent, qui comporte donc
certainement des bugs et autres problèmes. N’hésitez pas à les signaler
par mail ou en créant une issue sur
GitHub.