?cca # Analyse canonique des correspondances (Constrained Correspondence Analysis, CCA)
 
# Méthode d’analyse canonique similaire à la RDA préservant les distance de Chi-carré entre objets (au lieu des 
# distances euclidiennes dans le cas d’une RDA). Cette méthode est mieux adaptée à l’étude de longs gradients
# que la RDA.
 
 
 
?CCorA # Analyse canonique de corrélations (Canonical Correlation Analysis, CCorA)
 
# Cette analyse canonique diffère d’une RDA puisque les deux matrices étudiées sont considérées symétriques
# tandis que dans une RDA la matrice Y dépend toujours de X. Cette méthode est principalement utilisée pour
# tester la significativité des corrélations entre deux jeux de données multivariés et explorer la structure des
# données présentes. 
 
help(coinertia, package=ade4) # Coinertia Analysis 
 
help(coinertia, package=ade4) # Analyse de co-inertie (Coinertia Analysis, CoIA)
 
# Méthode d’analyse canonique symétrique permet de comparer des jeux de données jouant des rôles
# équivalents lors de l’analyse. Cette méthode calcule un espace d’ordination commun dans lequel les objets et les
# variables des deux jeux de données sont projetées et comparées. Par rapport à une CCorA, la CoIA n’impose pas
# de contraintes vis-à-vis du nombre de variables des deux jeux de données, et permet donc de comparer des
# communautés, même si elles sont riches en espèces. En revanche, la CoIA n’est pas adaptée à l’analyse de jeux de 
# données appariés.
 
 
help(mfa, package=ade4) # Analyse factorielle multiple (Multiple Factorial Analysis, MFA)
 
# Méthode permettant de comparer plusieurs jeux de données décrivant les mêmes objets en projetant les objets 
# et variables sur une PCA globale calculée à partir de tous les jeux de données. 
 
 
# Les packages AEM et PCNM permettent d’effectuer diverses formes d’analyses spatiales :
https://r-forge.r-project.org/R/?group_id=195