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Figure A : Iconographie des Corrélations. Considérons le cas d’école suivant : un tableau de données a donné l'image ci-contre avec CORICO. Il est donc formé d’un mélange de deux ensembles de variables pratiquement indépendants, en effet :
L’iconographie des corrélations privilégie la représentation des liens et la clarté de la vue globale. Quelle que soit la dimension de l’espace des données (ici 4), la représentation se traduit par une image unique. Le tracé explicite des liens lève toute ambiguïté entre proximités apparentes et réelles.
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Figure B : Composantes principales 1 et 2. Les groupes sont bien séparés par l’axe 1. Inconvénient :
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Figure C : Composantes principales 2 et 3. La structure du groupe rouge apparaît mais
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Figure D : Composantes principales 3 et 4. Inconvénient :
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Figure E : Composantes principales 4 et 5. La structure du groupe bleu apparaît mais
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