CHAPITRE II
Présentation de sites d’étude et méthodologie
35
3.4.3. L’analyse en composantes principales (ACP)
L’ACP est une méthode essentiellement descriptive (Phillipeau, 1986). En analyse en
composantes principales, l’ensemble I est décrit à l’aide de variables quantitatives continues,
homogènes ou non a priori corrélées entre elles deux à deux. On cherche à répondre à des
questions du type suivant : quelles sont les variables qui sont liées positivement entre elles ?
Quelles sont celles qui s’opposent ? À propos des individus on cherchera à évaluer leur
ressemblance et leur dissemblance, à mettre en relief des groupes homogènes d’individus. En
résumé l’analyse en composantes principales (ACP) consiste à transformer les pp variables
quantitatives, initiales en nouvelles variables non corrélées, appelées composantes principales
(ou facteurs) (Ambapour, 2003).
L’ACP représente les espèces dans un espace à p dimensions tel que p c’est la variable
quantitative.
L’ACP vise à mettre en évidence graphiquement l’information essentielle contenue dans un
tableau de données. Son but principale est de permettre d’y voir plus claire l’ensemble des
variables simultanément (Phillipeau, 1986).
3.4.4. Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
La classification hiérarchique mise en œuvre dans le présent travail est la méthode de Ward.
Cette méthode utilise une analyse de la variance approchée afin d’évaluer les distances entre
classes. Elle tente de minimiser la somme des carrés de tous les couples (hypothétiques) de
classes pouvant être formés à chaque étape. Bien qu'elle tende à créer des classes de petite taille,
cette méthode est considérée comme très efficace en écologie.
La démarche des CAH est basée sur le calcul d’une matrice de distance (ou de similarité) entre
individus. La sélection d'un indice de proximité entre objets sera donc déterminante dans le
résultat de la classification. Ce choix étant fixé, il reste à définir un indice d'agrégation des
objets ou des classes. Cela revient à définir le point de référence qui va être utilisé dans chacune
des classes pour mesurer et comparer les distances inter-objets (Rebzani-Zahaf 2003).
Logiciel utilisé :
L’analyse en composantes principale a été réalisée par Statistica 6.0
La classification ascendante hiérarchique a été réalisée par Systat 12 V.12.00.08, Inc, Chicago,
USA
Présentation de sites d’étude et méthodologie
35
3.4.3. L’analyse en composantes principales (ACP)
L’ACP est une méthode essentiellement descriptive (Phillipeau, 1986). En analyse en
composantes principales, l’ensemble I est décrit à l’aide de variables quantitatives continues,
homogènes ou non a priori corrélées entre elles deux à deux. On cherche à répondre à des
questions du type suivant : quelles sont les variables qui sont liées positivement entre elles ?
Quelles sont celles qui s’opposent ? À propos des individus on cherchera à évaluer leur
ressemblance et leur dissemblance, à mettre en relief des groupes homogènes d’individus. En
résumé l’analyse en composantes principales (ACP) consiste à transformer les pp variables
quantitatives, initiales en nouvelles variables non corrélées, appelées composantes principales
(ou facteurs) (Ambapour, 2003).
L’ACP représente les espèces dans un espace à p dimensions tel que p c’est la variable
quantitative.
L’ACP vise à mettre en évidence graphiquement l’information essentielle contenue dans un
tableau de données. Son but principale est de permettre d’y voir plus claire l’ensemble des
variables simultanément (Phillipeau, 1986).
3.4.4. Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
La classification hiérarchique mise en œuvre dans le présent travail est la méthode de Ward.
Cette méthode utilise une analyse de la variance approchée afin d’évaluer les distances entre
classes. Elle tente de minimiser la somme des carrés de tous les couples (hypothétiques) de
classes pouvant être formés à chaque étape. Bien qu'elle tende à créer des classes de petite taille,
cette méthode est considérée comme très efficace en écologie.
La démarche des CAH est basée sur le calcul d’une matrice de distance (ou de similarité) entre
individus. La sélection d'un indice de proximité entre objets sera donc déterminante dans le
résultat de la classification. Ce choix étant fixé, il reste à définir un indice d'agrégation des
objets ou des classes. Cela revient à définir le point de référence qui va être utilisé dans chacune
des classes pour mesurer et comparer les distances inter-objets (Rebzani-Zahaf 2003).
Logiciel utilisé :
L’analyse en composantes principale a été réalisée par Statistica 6.0
La classification ascendante hiérarchique a été réalisée par Systat 12 V.12.00.08, Inc, Chicago,
USA