09 - PCA_jugadores.R

----#carga de librerias----

library(dplyr)
library(FactoMineR)
library(ggplot2)
library(factoextra)

----#Analisis de componentes principales con jugadores----

pca_jugadores <- PCA(matjugadores,scale.unit=TRUE, ncp=5, graph=T,axes = c(1,2))
#ellipse.coord = coord.ellipse(concat,bary=T)
plot.PCA(pca_jugadores, axes=c(1, 2), choix="ind",title = "Jugadores 1era División")

dimdesc(pca_jugadores, axes=c(1,3))


----#HCLUST-----

res.hcpc = HCPC(pca_jugadores,)

res.hcpc

res.hcpc$desc.var$quanti.var

----#cantidad de PC-----

FactoMineR::estim_ncp(matjugadores) #3 componentes


FactoMineR::plot.HCPC(res.hcpc)

----#graficar screeplot----

eigenvalues_jugadores <- pca_jugadores$eig

head(eigenvalues_jugadores)

barplot(eigenvalues_jugadores[, 2], names.arg=1:nrow(eigenvalues_jugadores), 
        main = "Variances",
        xlab = "Principal Components",
        ylab = "Percentage of variances",
        col ="steelblue")
# Add connected line segments to the plot
lines(x = 1:nrow(eigenvalues_jugadores), eigenvalues_jugadores[, 2], 
      type="b", pch=19, col = "red")

fviz_screeplot(pca_jugadores, ncp=14)

fviz_pca_var(pca_jugadores, col.var="contrib") ##variables PCA con el color por contribucion

fviz_pca_ind(pca_jugadores,  label="none", habillage=res.hcpc$data.clust$clust,addEllipses=TRUE, ellipse.level=0.95) #jugadores por cluster


fviz_pca_biplot(pca_jugadores, 
                habillage = res.hcpc$data.clust$clust, addEllipses = TRUE,
                col.var = "red", alpha.var ="cos2",
                label = "var") +
  scale_color_brewer(palette="Dark2")+
  theme_minimal()