Multiple factor analysis and clustering of a mixture of quantitative, categorical and frequency data

Computational Statistics and Data Analysis

Volumn 52, Issue 6, 2008, Pages 3255-3268

  Bécue Bertaut, Mónica ^a   Pagès, Jérôme ^b  

^a UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE CATALUNYA   (Spain)

^b INFSA   (France)

Author keywords

Clustering; Distance; Mixed data; Multiple factor analysis; Multiple factor analysis for contingency tables; Survey; Textual data

Indexed keywords

CLUSTERING ALGORITHMS; COMPUTATION THEORY; PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS; PROBLEM SOLVING;

MULTIPLE CORRESPONDENCE ANALYSIS; MULTIPLE FACTOR ANALYSIS; TEXTUAL DATA;

SET THEORY;

EID: 39049142927     PISSN: 01679473     EISSN: None     Source Type: Journal    
DOI: 10.1016/j.csda.2007.09.023     Document Type: Article

References (23)

1. Abdessemed L., and Escofier B. Analyse factorielle multiple de tableaux de fréquences; comparaison avec l'analyse canonique des correspondances. Journal de la Société de Statistique de Paris 137 2 (1996) 3-18
2. Bécue-Bertaut M., and Pagès J. Intra-sets multiple factor analysis. Application to textual data. In: Bacelar-Nicolau H., Costa Nicolau F., and Janssen J. (Eds). Applied Stochastic Models and Data Analysis (1999), INE, Lisbon 72-79
3. Bécue-Bertaut M., and Pagès J. Analyse simultanée de questions ouvertes et de questions fermées. Méthodologie, exemple. Journal de la Société Française de Statistique 42 4 (2001) 91-104
4. Bécue-Bertaut M., and Pagès J. A principal axes method for comparing contingency tables: MFACT. Comput. Statist. Data Anal. 45 3 (2004) 481-503
5. Benzécri J.P. Analyse de l'inertie intraclasse par l'analyse d'un tableau de contingence. Les Cahiers de l'Analyse des Données 8 3 (1983) 351-358
6. Catell R.B. The scree test for the number of factors. Mult. Behav. Res. 1 (1966) 245-276
7. Cazes P., and Moreau J. Analysis of a contingency table in which the rows and the columns have a graph structure. In: Diday E., and Lechevallier Y. (Eds). Symbolic-Numeric Data Analysis and Learning (1991), Nova Science Publishers, New York 271-280
8. Cazes P., and Moreau J. Analyse des correspondances d'un tableau de contingence dont les lignes et les colonnes sont munies d'une structure de graphe bistochastique. In: Moreau J., Doudin P.A., and Cazes P. (Eds). L'analyse des correspondances et les techniques connexes. Approches nouvelles pour l'analyse statistique des données (2000), Springer, Berlin-Heidelberg 87-103
9. Chae S.S., and Warde W.D. Effect of using principal coordinates and principal components on retrieval of clusters. Comput. Statist. Data Anal. 50 6 (2006) 1407-1417
10. Escofier B. Analyse factorielle en référence à un modèle: application à l'analyse d'un tableau d'échanges. Rev. Statist. Appl. 32 (1984) 25-36
11. Escofier B., and Drouet D. Analyse des différences entre plusieurs tableaux de fréquence. Les Cahiers de l'Analyse des Données 8 4 (1983) 491-499
12. Escofier, B., Pagès, J., 1988-1998. Analyses factorielles simples et multiples; objectifs, méthodes et interprétation. Dunod, Paris.
13. Escofier B., and Pagès J. Multiple factor analysis: AFMULT package. Comput. Statist. Data Anal. 18 (1994) 121-140
14. Gower J.C. A general coefficient of similarity and some of its properties. Biometrics 27 4 (1971) 857-871
15. Grabmeier J., and Rudolph A. Techniques of cluster algorithms in data mining. Data Mining and Knowledge Discovery 6 (2002) 303-360
16. Lebart L. Complementary use of correspondence analysis and cluster analysis. In: Greenacre M., and Blasius J. (Eds). Correspondence Analysis in the Social Sciences (1994), Academic Press, San Diego 162-178
17. Lebart L., Salem A., and Berry L. Exploring Textual Data (1998), Kluwer Academic Publishers, Dordrecht
18. Lebart L., Morineau A., and Piron M. Statistique exploratoire multidimensionnelle (2000), Dunod, París
19. Nakache J.P., and Confais J. Approche pragmatique de la classification (2005), Technip, Paris
20. Pagès J. Analyse factorielle multiple appliquée aux variables qualitatives et aux données mixtes. Rev. de Statist. Appl. 50 4 (2002) 5-37
21. Podani J. Extending Gower's general coefficient of similarity to ordinal characters. Taxon 48 2 (1999) 331-340
22. Saporta G. Probabilités, analyse des données et statistique (2006), Technip, Paris
23. Wang X., Qiu W., and Zamar R.H. CLUES: a non-parametric clustering method based on local shrinking. Comput. Statist. Data Anal. 52 1 (2007) 286-298