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入門機械学習読書会9章
- 5. とりあえず相関
! これだとあまり有益な情報が出てこない
sseett..sseeeedd((885511998822))
eexx..mmaattrriixx <<-- mmaattrriixx((ssaammppllee((cc((--11,, 00,, 11)),, 2244,, rreeppllaaccee == TTRRUUEE)),,
nnrrooww == 44,,
nnccooll == 66))
rrooww..nnaammeess((eexx..mmaattrriixx)) <<-- cc((''AA'',, ''BB'',, ''CC'',, ''DD''))
ccoollnnaammeess((eexx..mmaattrriixx)) <<-- cc((''PP11'',, ''PP22'',, ''PP33'',, ''PP44'',, ''PP55'',, ''PP66''))
eexx..mmaattrriixx
eexx..mmuulltt <<-- eexx..mmaattrriixx %%**%% tt((eexx..mmaattrriixx))
eexx..mmuulltt
- 6. 距離行列を作る
! 下三角
>> eexx..ddiisstt <<-- ddiisstt((eexx..mmuulltt))
>> eexx..ddiisstt
AA BB CC
BB 66..224444999988
CC 55..447777222266 55..000000000000
DD 22..223366006688 66..778822333300 66..008822776633
- 7. MDS(Multi Dimensional
Scaling)とは
! 距離の類似度を可視化して表現するための手法
! 主成分分析の様に分類対象物の関係を低次元空
間における点の布置で表現する手法である(似
たものは近くに、異なったものは遠くに配置す
る)
! 距離行列を用い、二点の距離を近似する座標を
返す
! 二次元に潰すので近似になる
! 三角錐を二次元に射影することを考えれば
- 8. MDSを使う
! cmdscale関数が用意されている
eexx..mmddss <<-- ccmmddssccaallee((eexx..ddiisstt))
pplloott((eexx..mmddss,, ttyyppee == ''nn''))
tteexxtt((eexx..mmddss,, cc((''AA'',, ''BB'',, ''CC'',, ''DD''))))
- 9. 事例
! 米国の議会は分極しているのか?
! 共和党と民主党は重ならないのか?
! 点呼投票データ
! 法案に賛成したか反対したかのデータを用いて政
治的な距離を測る
! 点呼投票データでクラスタリングしたとき、異
なる政党の上院議員は交わるか?