PCAyFAMDgithub.Rmd

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Este script categoriza las parcelas como "tradicionales" o "industrializadas" de acuerdo a un an??lisis PCA y un MDA.
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paquetes
```{r}
library("FactoMineR", lib.loc="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/library")
library("corrplot", lib.loc="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.0/Resources/library")
library("RColorBrewer", lib.loc="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/library")
```

leer bases de datos
```{r}
#Para PCA 
Manejo<-read.table("Manejo1.csv", sep=",", header=TRUE) #entra tabla con las variables como columnas y las parcelas en los renglones. valores 1= presencia, 0=ausencia (excepto number crops y number varieties)
Manejo <- Manejo[c(-2,-3)] #elimino columnas con nombres de cultivos y variedades
Manejo$agricultor<-NULL #que por ahora no tome en cuenta a columna con el nombre del agricultor

#Para FAMD
ManejoMixed<-read.table("ManejoMixed.csv", sep=",", header=TRUE) #esta es igual a MANEJO1.CSV pero con los valores de presencia/ausencia transformados a variables categ??ricas.
ManejoMixed <- ManejoMixed[c(-2,-3)] #elimino columnas con nombres de cultivos y variedades
ManejoMixed$agricultor<-NULL
Manejo
```
#PCA

Grafica de correlacion
```{r}
cor.vine<-round(cor(Manejo, method="pearson"),2)
cor.vine2<-round(cor(Manejo, method="spearman"),2)
cor.vine3<-round(cor(Manejo, method="kendall"),2)
corrplot(cor.vine,type="upper",order="hclust", tl.col="black")
corrplot(cor.vine2,type="upper",order="hclust", tl.col="black")
corrplot(cor.vine3,type="upper",order="hclust", tl.col="black")
```
#PCA
```{r}
pca<-prcomp(Manejo, scale=TRUE)
summary(pca)
res.var <- get_pca_var(pca)
res.var$coord
res.var$cor
res.var$contrib
```

```{r}
pca$rotation #da los loadings (coeficientes) asociados a cada variable, o sea el peso que cada una tuvo en dicho componente principal
#pca$x #x es el valor que resulta de sustituir en cada componente principal el dato original multiplicado por el coeficiente asociado a esa variable
corrplot(pca$rotation)#graf de loadings con bolitas monas
```

#Gr??ficos del PCA
```{r}
library("ggplot2", lib.loc="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/library")
library("tidyselect", lib.loc="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/library")
library("factoextra", lib.loc="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/library")
fviz_contrib(pca, "var", axes = 1) + theme(axis.text.x = element_text(size=13, angle=90))
```
```{r}
fviz_pca_var(pca, col.var="contrib",gradient.cols = c("#00AFBB", "#e7cc00", "#f50707"),repel = TRUE)
```


```{r}
fviz_contrib(pca, "var", axes = 2)+ theme(axis.text.x = element_text(size=13, angle=45))
```

```{r}
Manejo<-read.table("Manejo1.csv", sep=",", header=TRUE) 
Manejo <- Manejo[c(-2,-3)] #elimino columnas con nombres de cultivos y variedades
biplot(pca, scale=0, xlabs=Manejo$agricultor)
```
Screeplot
```{r}
std_dev <- pca$sdev
pr_var <- std_dev^2
prop_varex <- pr_var/sum(pr_var)
#plot(prop_varex, xlab = "Principal Component",ylab = "Proportion of Variance Explained",type = "b")
#screeplot cumulativo
plot(cumsum(prop_varex), xlab = "Principal Component",ylab = "Cumulative Proportion of Variance Explained",type = "b")
```
#Mixed Data Analysis

MDA:
```{r}
MDA<-FAMD (ManejoMixed)
summary(MDA)

```

```{r}
MDA$var
```