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Figure 4. 32.Nuage de point des individus
On distingue clairement dans le nuage de point deux grands ensembles, nous avons d’un côté
les mois Nov-Déc-Jan-Fév-Mars et avril et qui semblent être assez proches et de l’autre côté
le reste qui peut être considéré comme un ensemble tout entiers où qui peut être subdivisé.
Ce graphe, nous conforte dans l’idée que nous avons deux saisons distinctes. Mais le plus
important est de constater que la période sèche semble être plus importante (7 mois).
Pour compléter ses résultat et en se basant aussi sur la conclusion de l’analyse univariée(voir
section. 4.1.4), on se propose de faire une classification hiérarchique Ascendante (CHA), des
mois en se basant sur la similarité et la dis-similarité des paramètres physico-chimiques. Mais
avant nous allons définir brièvement la CAH.
4.1.4.2. Classification ascendante hiérarchique (CHA)
C’est une méthodequi aide à faire une représentation schématique simple d'un tableau de
données complexe à partir d’une typologie (segmentation), c’est à dire d’une partition des n
individus dans des classes, définies par l’observation de p variables. La CAH est une méthode
itérative :
Au départ chaque objet représente un groupe.
A chaque étape est construite une nouvelle partition de moins en moins fine, contenant une
classe de moins à chaque étape. A la première étape, on regroupe les deux objets les plus
proches et on ne dispose plus alors que de n−1 classes.
Janvier
Février
Mars
Avril
Mai
Juin
Juillet
Août
Septembre
Octobre
Novembre
Décembre
F2 (25,95 %)
F1 (39,76 %)
Observations (axes F1 et F2 : 65,70 %)
Figure 4. 32.Nuage de point des individus
On distingue clairement dans le nuage de point deux grands ensembles, nous avons d’un côté
les mois Nov-Déc-Jan-Fév-Mars et avril et qui semblent être assez proches et de l’autre côté
le reste qui peut être considéré comme un ensemble tout entiers où qui peut être subdivisé.
Ce graphe, nous conforte dans l’idée que nous avons deux saisons distinctes. Mais le plus
important est de constater que la période sèche semble être plus importante (7 mois).
Pour compléter ses résultat et en se basant aussi sur la conclusion de l’analyse univariée(voir
section. 4.1.4), on se propose de faire une classification hiérarchique Ascendante (CHA), des
mois en se basant sur la similarité et la dis-similarité des paramètres physico-chimiques. Mais
avant nous allons définir brièvement la CAH.
4.1.4.2. Classification ascendante hiérarchique (CHA)
C’est une méthodequi aide à faire une représentation schématique simple d'un tableau de
données complexe à partir d’une typologie (segmentation), c’est à dire d’une partition des n
individus dans des classes, définies par l’observation de p variables. La CAH est une méthode
itérative :
Au départ chaque objet représente un groupe.
A chaque étape est construite une nouvelle partition de moins en moins fine, contenant une
classe de moins à chaque étape. A la première étape, on regroupe les deux objets les plus
proches et on ne dispose plus alors que de n−1 classes.
Janvier
Février
Mars
Avril
Mai
Juin
Juillet
Août
Septembre
Octobre
Novembre
Décembre
F2 (25,95 %)
F1 (39,76 %)
Observations (axes F1 et F2 : 65,70 %)