1. 変態にRを与えた結果がこれだよ…2
ラブライブが好きになりすぎて彼女たちを解析する
20130220
Kashiwa.R#6 @東京大学柏キャンパス 柏図書館
YF@Med_KU

2. 前回の反響 #5
わざわざ柏まで来て
気持ち悪い
snowの無駄遣い
当直(病院に夜間いること)の
シフト決めに使えないか?

3. 実装まで
休みがある
同じ科の医師はかぶらない
library(lpSolve)
lp()
線形計画法を整数解で解く
当直(病院に夜間いること)の
シフト決めに使えないか?

4. 主成分分析 prcomp
画像のプロット rasterImage
本日の紹介

5. 某大学異学部
絶体絶命の危機に瀕していた…

6. これが私、高坂穂乃果。
高校2年。いま、私の通
う大学が大ピンチなの。

7. それは、昨日突然、理
事長によって伝えられ
た、学校廃校のお知ら
せがきっかけだった…

9. うそ～
廃校って…つまり、学校がなくな
る、ということですね…

10. ﾎﾉｶﾁｬｧｧﾝ!?!?

11. ﾎﾉｶﾁｬｧｧﾝ!?!? ﾎﾉｶｧｧ!?!?

12. というわけなんですが…
・・・

13. 廃 校 !?!?

14. こんなときはどうしたらいいんだお?
さすがに大学中退ニートにはなりなくないお!!

15. UTXへようこそぉ～

17. これだ…見つけたｧ!!

18. も～海未ちゃ～んいい方法思
いついたんだから聞いてよ～

19. 私達でスクールアイドルを
やるとか言い出すつもりで
しょ?エロ同人みたいに!!

20. ｷﾀｧｧｧｧｧｧｧｱｱｱｱｱｱｱｱ
ﾌﾞﾋｨｨｨｨｨｨｲｲｲｲｲｲ
うみちゅわぁぁぁああん

21. でも彼女たちがアイドルを目指すって言っても、やる夫は
何をしてあげればいいかわからないんだお…
だって毎クール嫁候補が出るたびに(主に外見から)ﾌﾞﾋﾌﾞﾋ
言っているだけなんだからだお…
だから統計学的に彼女たちの特徴をつかむお!!

22. どの娘がいいか悩むお…

23. うみちゃんﾌﾞﾋｨ!!
みもりんﾌﾞﾋｨ!!
データの取得

24. データ行列を入手
B W H height age name
90 60 82 156 17 東條 希
88 60 84 162 17 絢瀬 絵里
82 60 83 156 15 小泉 花陽
80 58 80 159 16 南 ことり
78 56 83 161 15 西木野 真姫
78 58 82 157 16 高坂 穂乃果
76 58 80 159 16 園田 海未
75 59 80 155 15 星空 凛
74 57 79 154 17 矢澤 にこ

25. パラメータ間の相関
バストが大きいとヒップも大きい…?
身長が高いとウエストは小さい…?

26. ｸｿｯ よくわからんｯ
とりあえず(ﾟ∀ﾟ)o彡゜ｵｯﾊﾟｲｵｯﾊﾟｲ
でも一番の(ﾟ∀ﾟ)o彡゜ｵｯﾊﾟｲの東條希ってなんだよこの変な
ツインテールやる夫はこれを認めないお!!

27. とりあえず主成分分析をしてみようぜjk…
主成分分析とは、やらない夫的理解では、なんかパラ
メータがたくさんあって、その中で関係しあっているも
のがありそうなんだけどよくわからんときに、Rに投げ
たらそれっぽくパラメータを統合して新しいパラメータ
ができる解析のことだ。
prcompに行列を投げればおｋ。
(単位が不揃いなデータでは標準化することが望ましいら
しいが、とりあえずscale = TRUEを指定しておけば問題な
さげ)
prcomp(data, scale = TRUE)

28. 1行で結果が出せるわけだが、中身を見るだろうjk…
パラメータとして、ｵﾊﾟｰｲ、ウエスト、ヒップ、身長、
年齢の5つを使った。これらから、第n主成分(PC_n)とい
う新たなパラメータが生成される。
5つから5つ作ったのではおまいらの解釈能力でわかるわ
けがなくて、たいてい、PC_nをいくつ使えば説明がつく
かを考えることになる。
ここでcumulative proportionというのが、いくつ使えば累
積でどれだけ説明がつくかを示している。PC_2まで使え
ば、95%近くデータが説明できることを示している。

29. たいてい2つか3つ主成分をとれば、80%は説明
がつくことが多い。これを2次元か3次元の散布
図にすれば、いい感じになる。
主成分はパラメータを統合しているので、意味
付けはおまいらでしないとダメだjk…

30. PC1は負だとｵﾊﾟｰｲ、ウエスト、ヒップに対する
寄与が大きい。おそらくこれはﾎﾞﾝｷｭｯﾎﾞﾝを意味
している。
PC2は身長と年齢が逆相関している。おそらくこ
れはロリギャップ的なものを意味しているだろ
う。

31. ・・・

32. この図が味気ないんだけど…

33. うみちゃんﾌﾞﾋｨ!!
みもりんﾌﾞﾋｨ!!
rasterImage関数を用いた
pngプロット

34. B W H height age name
90 60 82 156 17 東條 希
88 60 84 162 17 絢瀬 絵里
82 60 83 156 15 小泉 花陽
80 58 80 159 16 南 ことり
78 56 83 161 15 西木野 真姫
78 58 82 157 16 高坂 穂乃果
76 58 80 159 16 園田 海未
75 59 80 155 15 星空 凛
74 57 79 154 17 矢澤 にこ

35. ～かn～
ﾃﾞｭﾌﾌwwwこれでみんなの特徴が分かった
し思う存分prprできるおっおっおwww
うみちゃんﾌﾞﾋｨ!!

36. 真面目に主成分分析
100個のデータから、1つだけあ
る正解(外れ値)を見つけ出す。
教師なし学習をやってみる。

37. 主成分分析 前
この時点で赤と緑が外れ値だとわからなくもないけど…

38. 主成分分析 後
外れ値となる赤と緑が、分布からさらに離れたような気分…??

39. ﾃﾞｭﾌﾌwwwこれでみんなの特徴が分かった
し思う存分prprできるおっおっおwww
うみちゃんﾌﾞﾋｨ!!
でもにこにーも頭わるそうでﾌﾞﾋｨ!!
～完～

40. 次回のラブライブ
30%Rで作るGIFアイコン
機械学習でスリーサイズ推定
30%Rでやる形態素解析(未完)