Résumé : Le package R "ClustOfVar" a été développé spécifiquement pour
répondre au problème de la classification non supervisée de variables
et le package "PCAmixdata" a été développé pour répondre au problème
de la rotation en analyse factorielle. Dans les deux cas, les
variables considérées peuvent être toutes quantitatives, toutes
qualitatives ou un mélange des deux. Nous illustrerons les méthodes
développées et implémentées dans ces deux packages sur des données
réelles. Nous verrons ainsi comment la classification de variables
peut être une alternative intéressante à l’ACP pour réduire la
dimension avant d’appliquer un modèle de prédiction et comment la
rotation peut être utile pour obtenir des composantes intéressantes
(qui s’interprètent bien) en Analyse des Correspondances Multiples.

Cet exposé se tiendra en salle C20-13, 20ème étage, Université
Paris 1, Centre Pierre Mendès-France, 90 rue de Tolbiac, 75013 Paris
(métro : Olympiades).