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3BAAD016 L3 – Recueil et Traitement de données en géographie. C. Aschan et C.Cu

3BAAD016 L3 – Recueil et Traitement de données en géographie. C. Aschan et C.Cunty TD4 : La classification multivariée d’entités spatiales L’exemple de la composition des ménages dans Paris et les départements de petite couronne en 2017 QGIS I. Objectif.............................................................................................................................................................1 II. Préparer les données..........................................................................................................................................1 III. Choisir les paramètres de la classification.........................................................................................................1 IV. Analysez les résultats........................................................................................................................................5 V. Mettez en page la carte en ajoutant les départements limitrophes avec leurs noms...........................................8 Commencez par créer un dossier nommé TD_classificationVotreNoms dans lequel vous créez deux sous-dossiers : Donnees_Origine et Donnees_Produites Jeux de données à utiliser et déposer dans le dossier Donnees_Origine Prendre les données en ligne dans le dossier TD 4 sur le moodle  Le fichier shape des IRIS de la région Ile-de-France : IGN,  ParisPC_Iris_2017_indices_taux_prEtu.xlsx : ce fichier comprend les indices de spécialisation et les taux des types de ménage/nombre total de ménage par IRIS I. Objectif L’objectif de ce TD est de poursuivre l’analyse de la composition familiale des IRIS de Paris et des départements de la petite couronne. Il s’agit ici de faire une classification sur plusieurs variables pour créer une information synthétique sous forme de classes (des groupes, d’une typologie) d’IRIS qui se ressemblent en terme de composition des ménages. Les variables que vous allez utiliser sont les taux des types de ménages par IRIS. Les résultats de la classification sont cartographiés. II. Préparer les données 1. Dans QGIS créer un fichier shape contenant l’ensemble des Iris de Paris et la première couronne décrit par les taux (et non par les indices de spécialisation) des types de ménages (attention les champs ne doivent pas être affichés de manière temporaire mais faire partie intégrante de la table attributaire). ..................................... .............................................................................................................................................................................. .............................................................................................................................................................................. III. Choisir les paramètres de la classification Pour pouvoir faire une classification multivariée avec QGIS il est nécessaire de faire fonctionner le script FactoQGIS. Un script est un petit bout programme informatique qui, pour fonctionner, doit être « interprété » par un programme ou un serveur dédié au langage dans lequel ils ont été écrits. FactoQGIS est un script qui fonctionne avec QGIS, mais qui est basé sur le langage d’un logiciel libre utilisé pour faire des analyses statistiques qui s’appelle R et qui doit donc également être installé sur l’ordinateur. - FactoQGIS est installé sur les PC de la salle informatique 1006 à l’université. - Vous avez normalement installé FactoQGIS sur votre ordinateur personnel, si ce n’est pas le cas suivez la démarche expliqué dans le document Installation_R_FactoQGIS sur le moodle : https://moodle.univ- lyon2.fr/mod/resource/view.php?id=159889 Une fois ce script installé, l’outil de QGIS qui permet de faire la classification multivariée sur un jeu de données vecteur se trouve dans dans la boîte à outil des traitements > R > FactoQGIS. Il s’intitule Analyse typologique ACP et CAH FR. 1 3BAAD016 L3 – Recueil et Traitement de données en géographie. C. Aschan et C.Cunty Ouvrez l’outil Analyse typologique ACP et CAH FR et paramétrez l’outil : 1. Choisir l’Espace de travail : indiquez le dossier dans lequel les résultats seront enregistrés (DonneesProduites) 2. Couche en entrée : jeu de données vecteur sur lequel porte l’analyse. 3. Identifiant des unités spatiales : choix du champ qui correspond à une identifiant unique de chaque IRIS. Pour information : Les codes officiels des IRIS sont composés de 9 chiffres : les 2 premiers correspondent au département, les 3 suivant au code de la commune, les 4 dernier au code de l’IRIS. 4. Choisir les variables quantitatives actives. Il s’agit des variables sur lesquelles portera la classification. Vous effectuerez la classification sur les 5 variables sous forme de taux décrivant les ménages en termes de composition familiale. (Ne rien indiquer pour les variables quantitatives /qualitatives illustratives) 5. Centrer Réduire les données : laisser par défaut ou « False » 6. Nombre d’axes à garder pour le ACP : laisser la valeur par défaut (qui correspond au nombre de variables) 7. Nombre d’axes à garder pour le CAH : indiquer le même nombre que de variables (ici 5) 8. Nombre de classes à garder pour la CAH : mettez 5 classes (nombre par défaut normalement). Nous reviendrons sur la question du nombre de classes un peu plus bas. 9. Type de distance pour la CAH – par défaut 2 3BAAD016 L3 – Recueil et Traitement de données en géographie. C. Aschan et C.Cunty 10.Méthode d’agrégation pour définir les classes (clusters) : gardez la méthode par défaut (Ward) 11.Enregistrement des résultats : - Table des valeurs propres : laissez l’enregistrement par défaut – ne pas demander l’ouverture (nous n’en avons pas besoin ici) - Table des coordonnées des variables : laissez l’enregistrement par défaut – ne pas demander l’ouverture (nous n’en avons pas besoin ici) - Couche avec les classes : enregistrez-le dans DonneesProduites et nommez-la de façon explicite – ex. IRISMen17PC_xClasses (en remplaçant x par le nombre de classes choisi) 12. Exécutez l’analyse (attention l’analyse peut durer assez longtemps – une dizaine de minutes) En attendant, nous vous conseillons de revenir sur le cours de la semaine dernière et bien comprendre comment interpréter les résultats de la classification (diapos 33 – 44 – celles concernant les résultats avec QGIS). 13. Lorsque l’outil a été exécuté, le rapport s’affiche dans votre navigateur internet. 14. Pour pouvoir choisir le nombre de classes optimal pour la typologie, il est nécessaire de regarder le dendrogramme « l’arbre hiérarchique de groupes » (Hierarchical cluster tree) dans le rapport. Analyse de l’arbre (voir figure ci-dessous) : Par défaut 5 classes ont été créés et sont visibles en bas de l’arbre hiérarchique, avec 5 couleurs différentes. Les deux classes qui se ressemblent le plus sont les classes 4 et 5 (se regroupent en premier) [A] Ensuite s’ajoute la classe 3 au regroupement des classes 4 et 5 [B] Puis, en [C] se combinent la classe 2 et la classe B Enfin la classe [C] est regroupé avec la classe 1 en [D] La longueur des branches des arbres indique la différence entre les classes : plus une branche est longue plus la classe de différencie avec la classe avec laquelle elle se regroupe. Exemples : - La branche bleu est très longue et montre que la classe 1 comprend des IRIS avec des caractéristiques très différentes des autres classes - et c’est pourquoi elle ne se regroupe avec les autres classes qu’en haut de l’arbre. - La branche jaune est assez longue : la classe jaune est donc assez différente des classes 3, 4 et 5. - Les branches grise, rouge et bleue sont assez courtes. Les trois classes se regroupent rapidement en une classe [B] Pour choisir le nombre de classes adapté on découpe l’arbre (voir les traits en tireté) : ici il est adapté de choisir 3 classes car cela permet de garder les deux classes 1 et 2 qui sont assez différents des autres classes. 3 3BAAD016 L3 – Recueil et Traitement de données en géographie. C. Aschan et C.Cunty Après avoir déterminé le nombre de classes qui vous semble adapté, il est nécessaire de refaire la même analyse, en ayant indiqué ce nombre de classes que vous souhaitez. Il faut donc simplement modifier le nombre de classes (3 ici) et le nom de la couche résultat. IV. Représentez le résultat sur la carte a. Un nouveau jeu de données vecteur a été créé et ouvert dans le projet en cours. Dans la table attributaire a été ajouté un champ qui définit la classe à laquelle appartient chaque IRIS s’appelle Clust (pour cluster). Faites la carte de la classification. Quelle variable visuelle utilisez-vous ? Pourquoi ?................................................... .............................................................................................................................................................................. .............................................................................................................................................................................. b. Comment se répartissent les communes entre les classes (nombre d’IRIS par classe). Pour le savoir il faut regarder le jeu de données shape créé par la classification. Comment faites-vous pour connaître le nombre d’IRIS appartenant à chacune des trois classes ?................................................................................................... .............................................................................................................................................................................. 4 Découpage en 3 classes : classe 1, classe 2 et classe [B] qui regroupe les classes 3, 4 et 5 Les classes 4 et 5 se ressemblent le plus Découpage en 2 classes : classe 1 et classe [C] qui regroupe les classes 2, 3, 4 et 5 [D] [A] [C] [B] La classe 1 ne se regroupe qu’à la fin de la classification avec les autres classes. Classe 2 Classe 3 Classe 4 Classe 5 Classe 1 Les 5 classes qui chacune regroupe un certain nombre d’IRIS (dans chaque classe les IRIS qui la compose ont des profils de type de ménages qui se ressemblent plus qu’ils ne ressemblent aux Iris des autres classes). 3BAAD016 L3 – Recueil et Traitement de données en géographie. C. Aschan et C.Cunty V. Analysez les résultats Ne vous intéressez pas aux 7 premiers tableau et figures qui concerne une autre analyse que la classification (l’ACP). 1. Observez l’arbre hiérarchique : vous devez voir les 3 classes choisies. 2. En vous appuyant sur le rapport analysez les résultats de la classification. a. Commencez par décrire la situation globale quant aux caractéristiques des compositions familiales des ménages sur le territoire. Pour uploads/Management/ td-classificationmultivariee-etu-qgis-2.pdf