R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会）〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜

R言語で始めよう、データサイエンス！
（ハンズオン勉強会）
～機械学習・データビジュアライゼーション事始め～

2013年11月期 AITCオープンラボ
2013/11/23
Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

自己紹介
•菅井康之
•

https://www.facebook.com/yasuyuki.sugai

株式会社イーグル所属
•AITC 運営委員※
•AITCクラウド・テクノロジー活用部会サブリーダー

よろしくおねがいしまーす
※先端IT活用推進コンソーシアム(AITC)は
XMLコンソーシアムの後継団体です
http://aitc.jp/

AITC非公式キャラクター
ハルミン
2

先端ＩＴ活用推進コンソーシアム
Advanced IT Consortium
to Evaluate, Apply and Drive

Ｊａｖａ
コンソーシアム

ＸＭＬ部会
Ｗｉｎｄｏｗｓ
コンソーシアム

日本経営協会
ＸＭＬフェスタ
2000/07 設立宣言

2001/06~2010/03実活動

2010/03~2010/09


2010/09/08設立

AITCとは：
企業における先端ITの活用および
先端ITエキスパート技術者の育成を目的とし、
もって、社会に貢献することを目指す非営利団体
設立： 2010年9月8日（会期：～2016年8月31日）
会長：鶴保征城（IPA顧問、HAL校長）
会員：法人会員＆個人事業主、個人会員、学術会員
特別会員（産業技術総合研究所、気象庁、
消防研究センター、防災科学技術研究所）
顧問：稲見昌彦 (慶応義塾大学大学院教授）
和泉憲明 (産業技術総合研究所上級主任研究員)
萩野達也 (慶応義塾大学教授)
橋田浩一 (東京大学大学院情報理工学系研究科教授)
丸山不二夫(早稲田大学大学院客員教授）
山本修一郎(名古屋大学大学院教授)
BizAR顧問：三淵啓自 (デジタルハリウッド大学大学院教授）
川田十夢 (AR三兄弟長男）

第4期活動対象分野
モノ

ナチュラルユーザー
インターフェース

コト

real

ユーザーエクスペリエンス

人
ソーシャル

AR

コンテキスト
virtual

コンテキストコンピューティング

クラウドコンピューティング
メタ
データ

今日はクラウドなの

クラウド・テクノロジー活用部会をちょこっと紹介
•データの収集から蓄積、結合、分析、見える化までの
一連のプロセスを対象として活動
•今まで色々やってきました
•クラウド基盤技術、分散技術
•気象庁防災情報XMLの利活用
•認証・認可、セキュリティ
•オープンデータ、 RDF/SPARQL
•統計解析・機械学習 ←今日はこれ
etc..

6

本日のハンズオンの流れ
•16:00～16:20
•16:20～17:00
•17:15～18:00
•18:15～19:00
•19:00～19:20
•19:20～19:30
•19:30～20:00
•懇親会

環境の確認
R基礎＆グラフ描画編
Rによる機械学習編
Rによるデータビジュアライゼーション編
R+JavaScriptビジュアライゼーションご紹介
まとめ。その他お知らせなど。
撤収(ちょっとお手伝い頂ければと・・・)

長丁場なので、頑張りましょう
（自分に向けて・・・）

ハルミン

7

環境の確認

•RとR Studioをインストールして頂け
てますか？？
•Rはこちらから
•http://www.r-project.org/
•R Studioはこちらから
•http://www.rstudio.com/ide/download/desktop


8

環境の確認

•コマンド全部打つのは大変、コピペ
したいという方はこちらに一時的に
PDFで置いておきました
• https://dl.dropboxusercontent.com/u/8148946
/AITC/R/20131123_R%E8%A8%80%E8%AA
%9E%E3%83%8F%E3%83%B3%E3%82%B
A%E3%82%AA%E3%83%B3%E5%8B%89
%E5%BC%B7%E4%BC%9A.pdf
•たぶんハンズオン終わったら見えなくなります。

9

•R基礎＆グラフ描画編


10

R言語とは・・・？
• R言語(あーるげんご)はオープンソース・フリーソフトウェアの統計
解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。
• R言語はニュージーランドのオークランド大学のRoss Ihakaと
Robert Gentlemanにより作られた。現在ではR Development
Core Team(S言語開発者であるJohn M. Chambersも参画して
いる[1]。)によりメンテナンスと拡張がなされている。
• なお、R言語の仕様を実装した処理系の呼称名はプロジェクト
を支援するフリーソフトウェア財団によれば『GNU R』である[2]が、
他の実装形態が存在しないために日本語での慣用的呼称に
倣って、当記事では、仕様・実装を纏めて適宜にR言語や単にR
等と呼ぶ。
Wikipedia（R言語）より

「R」は開発者２人の名前から取ったという説と、基に
したS言語には一歩及ばないという説があるの
一文字の言語って検索しにくい・・・

R言語の特徴
• 統計解析のためのプログラム言語
– 統計解析に関するライブラリーが豊富
– 少ないコード量で統計処理が行える

• データ・ビジュアライゼーションも得意
– データを取り扱うこと全般に向いている

• （最近では何でも出来るようになってきた）
– 日々現れるライブラリー
でもRって何だか難しそうで取っ付きにくい。。。
もっと手軽に使えるものって無いの？
もちろん、他にも色々あるよ！

その他の統計解析ツール
• メジャーな２トップ
– SPSS
•

http://www-01.ibm.com/software/jp/analytics/spss/products/statistics/

– SAS
•

http://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/

大学や研究ではよく使われているけど、どれも
有料のソフトウェアなの。
Rはフリーでここまで実現出来てるのが凄いの。
研究開発や個人でやる時には予算が確保し辛いから、
フリーというのは魅力的だな～。
そういやExcelでも統計解析が出来るって聞いたよ？

そう、Excelも機能が豊富で、統計解析の
関数があったりするの

Excel での統計解析
• Excelのアドインである「分析ツール」を入れることで、
統計解析が可能になる
– Excel上のデータに対して
関数を使用することが可能
– グラフ描画等のビジュアル面も
元々Excelでは実現していた
– 使い慣れたI/F、GUI上での
操作が可能

もうExcelで良くない？

そうかもね・・・


いやいや、やっぱりRでしょ・・・
• Excelに比べて・・・
– プログラムとして組んでいるので、再現性が高い
• マウス操作や人の手が入らない
• VBAを組むことでExcelでも同様の事が出来るが、それならExcelであるメリッ
トは少ない

– 幅広いOSに対応
• Windows, Mac, Linuxで動作する

– オープンソース
• 動作の透明性が高い

– 統計処理の信頼度が高い
• 世界中の人が使いながら、チェックしている

– 高度なテキスト処理、高機能なライブラリが日々現れる
やっぱりRが良い気がしてきた

そうね・・・
危うくExcel勉強会になるところだった・・・


何はともあれ・・・

Rを触ってみよう！


R Studioの見方
• R の IDE環境

データView
ソースEdit

コマンドライン
コード・アシスト付き

コマンドの実行履歴
アクティブなデータ
セット

グラフのプロット
パッケージ管理

Rの基礎
• 変数は自由に宣言可能
• 代入は<-で行う
> var<-12+22
• データの基本はベクトル。データフレームが扱えるよう
になると色々出来る
> var<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
> var<-data.frame("aa"=c(1,2))
• 関数は必要になった時に調べる
・・・
と、とにかく触ってみよう！
何事もやってみないと！


Dataに触れてみよう
• Rはサンプルデータが豊富に用意されている
– 以下の関数を実行することで、どんなサンプルデータがあるか
参照可能

> data()
– 気になるデータがあれば、?を付けて実行

> ?iris
– 以下のコマンドで、どんな列や型を持つか確認可能

> str(iris)
– データの中身を見たい場合は、そのまま実行

> iris
– そのままだと見づらいので、Viewを付けて実行してみよう

> View(iris)
– Workspaceの左上に表示されるので見てみよう

補足：irisの説明
• 今回頻繁に登場する予定のirisの概要
– Iris = 「あやめ」に関するデータ
– あやめは、大きな花びら「Sepal：がく片」と小さな花び
ら「Petal：花びら」を持つ
– 以下を表現するデータである
• Sepalの「Length：長さ」と「Width：幅」
• Petalの「Length：長さ」と「Width：幅」
• Speciesはあやめの三品種

今日はirisをメインに使います
終わる頃にはirisが好きになってるはず！
画像：Wikipedia(あやめ) より引用

データフレームの参照
• データフレームは名前付きの行列のデータ
• データフレームは行、または列を指定してアクセスする
ことが基本
– 列のインデックスを指定（何列目か）

> iris[,2]
– 行のインデックスを指定（何行目か）

> iris[3,]
– 列名を指定

> iris$Sepal.Width
– 左に表示される[ ]は何個目の要素か

データフレームの参照
• 試しに関数を色々実行
• 平均

> mean(iris$Sepal.Width)
• 最大

> max(iris$Sepal.Width)
• 最小

> mix(iris$Sepal.Width)

ちょっとずつ行きましょう

• サマリー (上記がほとんど参照可能)

> summary(iris$Sepal.Width)
• 標準偏差(これは後で・・・）

> sd(iris$Sepal.Width)

まずはプロットしてみよう
• 散布図にプロットしてみる
– まずは何も考えずにplot関数の実施

> plot(iris)
• Irisの5つの変数それぞれの組み合わせでplotされる
何事もデータをプロットするところから
スタートね。図から何が見えるかな？


２つの列で相関を見てみよう
• Petal.LengthとPetal.Widthをプロットしてみる
> plot(x=iris$Petal.Length, y=iris$Petal.Width)

何か相関がありそうね。でもこれだけじゃまだよくわ
からないの。


色を付けてみよう
• Speciesの値毎に色を分けてみる
> plot(x=iris$Petal.Length, y=iris$Petal.Width,
col=iris$Species)

きれいに３つのクラスタにわかれてる！


もう一つのがく片は？
• もう一つのセットである、Sepalをプロットしてみよう
> plot(x=iris$Sepal.Length, y=iris$Sepal.Width,
col=iris$Species)

こっちはversicolorとvirginicaの境界が
あいまいね

他のグラフも描画してみよう
• ヒストグラムでPetal.Lengthの分布を見てみよう
> hist(x=iris$Petal.Length)

・・・・・


まだまだ行きますよー
• 疲れましたか？
• 何となくR言語に慣れてきましたか？
• 何をしているかイメージがわきづらいですか？

次からはちょっと流れを
変えまーす


パンに異常に固執するポアンカレさん

ポアンカレはあるとき、地元のパン屋で売られ
ているパンが謳い文句の1kgよりも軽いのでは
ないかという疑いを抱いたのだそうです。
そこで彼は1年間毎日パンを買って帰っては、
重さを量ったそうです。1年後、彼は計測結果
をプロットして、それが平均950g、標準偏差
50gの正規分布に一致することを示しました。
彼はこの証拠をパン屋の監督機関に提出し、
件のパン屋は警告を受けたとのことです。

パンに異常に固執するポアンカレさん

ポアンカレさん恐ろしい！！

画像：Wikipedia(アンリ・ポアンカレ)
より引用

ポアンカレさんは有名な数学者です。
またこの逸話も有名ですが、本当に本人がやったのかは確証が
もてません

ポアンカレさんに近づこう！

平均950g、標準偏差50gの計測結果を作っ
てみよう。
> rnorm(365, mean=950, sd=50)
#1年間(365日), 平均950, 標準偏差50

ヒストグラムに表示してみよう。
> rn<-rnorm(365, mean=950, sd=50)
> hist(rn)



平均950g、標準偏差50gの正規分布とヒス
トグラムを重ねてみよう。
> rn<-rnorm(365, mean=950, sd=50)
> hist(rn, freq=FALSE)
#freq=TRUE(頻度), freq=FALSE(確立密度)
> curve(dnorm(x, mean=950, sd=50), add=TRUE)

グラフを重ね合わせる場合、範囲指定してあ
げないと、２つのグラフでずれてしまう。
> rn<-rnorm(365, mean=950, sd=50)
> hist(rn, breaks=seq(700, 1200, 10), freq=FALSE)
#freq=TRUE(頻度), freq=FALSE(確立密度)
> curve(dnorm(x, mean=950, sd=50),
700, 1200,add=TRUE)

ポアンカレさんが計測した際の結果はこんな感じかな
？

平均1000g,標準偏差50gでも試してみよう！

ちなみに、標準偏差とは・・・
平均からどれくらいの範囲にデータが密集しているか
をあらわします。σ=シグマ

画像：Wikipedia(Standard deviation) より引用

つまり、平均950g、標準偏差50gの正規分布という
ことは、900g～1000gに68.2%のデータが集まっている。
850g～1050gも含めると、95%となり、800g～1100g
までになると、99.7%です。

まだまだパンに固執するポアンカレさん
翌年も、ポアンカレは毎日パンの重さを量る実験
を続けました。
その年の終わりには、パンの重さの平均が期待通
り1,000gであることを確かめました。
しかし、彼は再び監督機関に通告し、それによって
パン屋は罰金を受けたというのです。
なぜでしょうか？なぜなら、分布の形状が非対称
だったのです。正規分布と異なり、その分布は右に
歪んでいました。
これは、パン屋が依然として950gのパンを作り続
けていたものの、ポアンカレだけには重いパンを渡し
ていた、という仮説を裏付けるものだったのです。

まだまだパンに固執するポアンカレさん

進撃のポアンカレさん！！

vsパン屋さん
画像：Wikipedia(アンリ・ポアンカレ)
より引用

ポアンカレさんは有名な数学者です。
またこの逸話も有名ですが、本当に本人がやったのかは確証が
もてません

ところで何でポアンカレさんの話？
クラウド部会の勉強会の題材としてThinkStatsプロ
グラマのための統計入門を使用そのなかでポアンカ
レさんの逸話を基にした課題があり、部会でその場で
コーディングを行いました
興味のある方はこちらの本をご覧ください


ポアンカレさんの課題

平均950g、標準偏差50gの正規分布からn
個のパンを選び、一番重いパンをポアンカレに
渡すパン屋をシミュレートしたプログラムを書い
てください。nをいくらにすれば、平均が1,000g
の分布を作れるでしょうか? その標準偏差は
いくらになりますか? この分布を同じ平均、
標準偏差の正規分布と比較してください。
分布形状の違いは監督機関を納得させられ
るほど顕著なものですか?

関数にしてみました
poincare_bread.Rという名前で保存します
poincare_bread <- function(n) {
s<-c()
for(i in 1:365) {
rn<-rnorm(n,mean=950,sd=50)
poincare<-max(rn)
s=append(s, poincare)
}
hist(s, breaks=seq(700,1200,10), freq=FALSE)
curve(dnorm(x, mean=mean(s), sd=sd(s)), 700, 1200, add=TRUE)
return(data.frame(mean=mean(s), sd=sd(s)))
}

以下のリンクからダウンロードできます（今日のハンズオ
ンが終わったら見えなくなってるかもしれません）
https://dl.dropboxusercontent.com/u/8148946/AITC/R/poincare_bread.R


関数を読み込んで実行

作業ディレクトリを確認してみましょう
> getwd()

作業ディレクトリを設定するには？
> setwd("/xxxx/xxxx/xxx")

関数を読み込んで実行しよう
> source("poincare_bread.R")
> poincare_bread(1)
> poincare_bread(2)
データに人為的な操作が加わると・・・

2013年12月号のニュートンにもポア
ンカレさんの話が載っています。その他
にも広く統計を紹介していますので、
興味のある方は読んでみてください。


•機械学習編


42

irisについて私たちが知っていること

irisの三つの品種は花びら(Petal)の大
きさによって分類することができる
このデータを使って機械学習をしてみよう
機械学習のなかで分類を行う分類器を
使っていきます


分類器について
分類器では、大きく分けると「教師あり」と「教
師なし」があります
「教師あり」は正解となるデータから傾向を学習
し、新しく入力されるデータがどこに分類される
かを判定します。
「教師なし」は何が正解かという情報を与えませ
んが、今あるデータから推測し、どのように分類さ
れるかを判定します。
今日は、「教師あり」としてサポートベクトルマシー
ン(SVM)、「教師なし」としてK平均法(K-means)
を使用します

まずはデータを準備

分類したいデータを準備します。
山に遊びに行くと、あやめの花を見つけ
ました。このあやめの品種はなんだろう？
Petal.Length, Petal.Widthを持つデータ
フレームを作成
> target<-data.frame("Petal.Length"=c(1,1.5,3,4,5,6),
"Petal.Width"=c(0.2,0.4,1.2,1.4, 1.6, 1.8))
> View(target) #データ確認


irisデータと重ね合わせてみよう
２つのデータをプロットしてみる
> plot(x=iris$Petal.Length, y=iris$Petal.Width,
col=sapply(iris$Species,
function(x) switch(x, "setosa"="red",
"versicolor"="blue",
"virginica"="green")),
xlim=c(0,7), ylim=c(0,3))
> par(new=T) #追加書き込み
> plot(x=target$Petal.Length, y=target$Petal.Width,
xlim=c(0,7), ylim=c(0,3))


• ぱっと見た感じ、こう分類されそう
– [1] setosa, setosa, versicolor, versicolor
– [5] versicolor?, virginica 5個目がどちらに分類され
るかな？

教師あり分類器（SVM)

分類されているデータから、クラス間の距
離がなるべく遠くなる位置で線形に分類
します
基本は線形分類ですが、カーネルトリック
を使うことにより非線形データも分類す
ることができます
こちらのサイトをお借りして説明します
http://mjin.doshisha.ac.jp/R/31/31.html

• SVMはksvmという関数を使用する
– デフォルトでは使えないので、libraryを読み込む

> library( kernlab )
– libraryが存在しない場合は、インストールする

> install. packages( "kernlab" )
• データを学習させる
– 列はPetal.Length, Petal.Width, Speciesを使用(3～5列
)、Speciesを求めるSVM学習

> svm<-ksvm(Species ~., data=iris[,3:5])

• 学習結果の評価
– 元データを使って、SVMにかけてみる

> predict(svm, iris)
– 元データと一致しているか？

> pre<-predict(svm, iris)
> table(pre, iris[,5])
– 用意したデータを分類しよう

> predict(svm, target)


• versicolorとvarsinicaはやはり上手く判定されて
いない
• どんな感じでマージンが引かれているか見てみよう
– 二種だけ抽出 (51行目～150行目)

> iris2<-iris[51:150, 3:5]
> svm<-ksvm(Species ~., data=iris2)
– 分類器を使用してplotします

> plot(svm, data=iris2[,1:2])



なんとなくイメージに近いかな
やっぱり判定が難しそうなところがあるね

教師なし分類器（K-means)

データの散らばり具合を計測し、散らば
りが最も少なくなるよう分類します。

こちらのサイトをお借りして説明します
http://tech.nitoyon.com/ja/blog/2013/11/07/k-means/


• K-meansを使ってみよう
– Petal.Length, Petal.Widthを3つのクラスタに分類す
る
> km<-kmeans(iris[,3:4], 3)

– どう分類されたか評価
> km$cluster

> cluster<-sapply(km$cluster, function(x)switch(
x, "1"="setosa","2"="versicolor","3"="virginica"))
> table(cluster, iris)

※Cluster IDは毎回同じ値とは限らないので、
結果が異なっている可能性もあります
km$clusterだけでもどう分類されたかは分かります

山のあやめも合わせて分類しよう
> km_target<-rbind(iris[,3:4], target)
> km<-kmeans(km_target, 3)

– どう分類されたか評価

> km$cluster
> cluster<-sapply(km$cluster, function(x)switch(x,
"1"="setosa","2"="versicolor","3"="virginica"))
> cluster
※Cluster IDは毎回同じ値とは限らないので、
結果が異なっている可能性もあります
km$clusterだけでもどう分類されたかは分かります


演習問題？

今までやってきた機械学習のちょうど
良さそうな課題がありました
http://next.rikunabi.com/tech/docs/ct_s03600.jsp?p=002315

まだまだやりたいけど、一旦ここまでにして次に進んでいきます！
時間があったら、、、
SVMのマッチング率確認、交差検定、SVMチューニング


•データ・
•ビジュアライゼーション編

57

ggplot2
• デフォルトの作図よりも効率的、かつ美しい図を描
くことが出来る
– 層を重ねることで図を作成する
• ビジュアライズの基本だよね

• とっても流行ってる
– 標準plotよりも使われてるぐらい、みんな使ってる

こんな図が簡単(?)に作れちゃう！
頑張ればもっと美しい図も

ggplot2を触ってみよう
• まずはlibraryのインストールから
> install.packages("ggplot2")
– 関数にした場合に毎回インストールを叩くのは無駄なの
で、必要な場合のみインストールする場合は、こんな感
じ
> if(!("ggplot2" %in% installed.packages())){
+
install.packages("ggplot2")
+ }
ちなみにqplotはquick plot
• libraryの読み込み
の略よ
> library(ggplot2)

• irisをプロットしてみよう
> qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width)

• 色々試してみよう！
– Species毎に色を変えてみる

> qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width,
color=Species)
– Species毎に色ではなく、形を変えてみる（色との組み合わせも可
能）

shape=Species)
※数値で形を変えたい場合は、factor( ) 関数をかまして変換する必要あり

– Sepal.Length毎に大きさを変えてみる

color=Species, size=Sepal.Length)

• 層を重ねるイメージを体感
– 回帰直線を描いてみる

> qplot(data=iris, x=Petal.Length,
y=Petal.Width)+stat_smooth()
– 品種毎に回帰直線を描いてみる

> qplot(data=iris, x=Petal.Length,
y=Petal.Width,
color=Species)+ stat_smooth()

• 散布図以外の図も描画してみよう
• ヒストグラム
– ヒストグラムでPetal.Lengthの分布を見てみよう

> qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="histogram")
– Species毎に塗りつぶしてみよう

> qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="histogram",
fill=Species)
• 密度グラフ
– 密度グラフでPetal.Lengthを積み重ねてみよう

> qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="density")
– 品種毎に描いてみよう

> qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="density",
fill=Species)
– 半透明にすると、良い感じ！

> qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="density", fill=Species,
alpha=0.3)

• こんな感じの図が描けました

見た目がきれいだと、楽しくな
るね！

ビジュアライゼーション？

• 今やったのってグラフ描画であって、
ビジュアライゼーションとは違うんじ
ゃない？


台風の軌道を描いてみよう

• 気象庁が公開しているベストトラックデー
タを使用します
http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/besttrack.html

• 台風の軌道を後から分析するので、
1ヶ月位前のデータ（らしい）です
–予報ではなく、実測値

• フォーマットはこんな感じです
http://homepage3.nifty.com/typhoon21/general/bst-format.html



• まずはRで日本辺りを描いてみまし
ょう
• libraryはmapsを使用します
> install.packages("maps")
> library(maps)
> map(xlim=c(121, 155), ylim=c(20, 50))
#緯度経度の範囲を指定して描画


• mapsは高機能な地図描画library
• plotだけでなく、描画パスを取得でき
る(ggplot2との相性良し)
> map(plot=FALSE, xlim=c(121, 155),
ylim=c(20, 50))



2013年分の気象庁のベストトラックデータを
読み込みます
> bst<-readLines('http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/rsmc-hp-pub-eg/Besttracks/bst2013.txt')
> View(bst)
# Web上のテキストファイルを直接読み込む



Header部を抜き出します
> header <- read.table(textConnection(bst[grep("^66666", bst)]))
> View(header)

HeaderとRecordとで列が違うので、個別に
処理する



次にRecord部を処理します
> record<-read.table(textConnection(bst[-grep("^66666",
bst)]),fill=TRUE)
> record<-record[!is.na(record[,7]),]
> View(record)

レコードによって列の数が違うので、ゴミレコー
ドが発生します。ゴミの除去も行います。


必要な列のみ抽出し、列名を付ける
> header<-header[ , c(3,4,8)]
> names(header) <- c("NROW", "TC_NO", "NAME")
> View(header)

> record<-record[ , c(1,3:7)]
> names(record) <- c("DATE_TIME", "GRADE", "LAT", "LON",
"HPA", "KT")
> View(record)

Header: データ数(NROW)、TropicalCyclone番号(TC_NO)、
台風の国際名(NAME)
Record:観測時刻(DATE_TIME)、階級(GRADE)、緯度
(LAT)、経度(LON)、中心気圧(HPA)、最大風速(KT)


RecordにHeaderのID(TC_NO)を付与します
> record$TC_NO <- rep(header$TC_NO, header$NROW)
> View(record)

NROWに行数を持っているので行数分TC_NOを付
与していくと、すべてのRecordにTC_NOが付与で
きます



TC_NOを基に、RecordとHeaderを結合します
> data <- merge(header, record, by = "TC_NO")
> View(data)

ここまでの作業は、気象庁ベストトラックデータの
正規化を崩して処理しやすい形に変換していま
す



気象庁のデータでは緯度経度が10倍されている
ので補正します。
> data <- transform(data, LAT = LAT / 10, LON = LON / 10)
> View(data)



緯度経度の範囲を確認します
> range_lon<-range(data$LON)
> range_lat<-range(data$LAT)
> range_lon
> range_lat

地図の描画時にデータの範囲よりも余裕を持た
せた地図領域を確保するためです



該当範囲の地図の座標パスを生成します
> map<-data.frame(map(plot=FALSE,
xlim=c(range_lon[1]-10, range_lon[2]+10),
ylim=c(range_lat[1]-5, range_lat[2]+5))[c("x","y")])

地図の描画ではなく、座標パスであるところが注
意。描画はggplotを使用します



一度描画してみます
> ggplot(data, aes(LON, LAT, colour = NAME)) +
geom_point(aes(size = GRADE)) +
geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map)

台風の強さ(Grade)を大きさにしています
台風の名前で色づけしています



少し台風の軌道っぽくしてみます
geom_point(aes(size = GRADE), shape = 1, alpha = 0.5) +
geom_path() +
geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map)



もう少しきれいにしてみましょう
geom_point(aes(size = GRADE), shape = 1, alpha = 0.5,
show_guide=FALSE) +
geom_path() +
geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map) +
theme_bw() + labs(title = "2013's typhoons", x="",y="") +
guides(col = guide_legend(nrow = 16))

背景、ラベル、凡例をそれぞれカスタマイズ


日本付近のデータで絞り込んでみます
> target_tcno<-unique(data[(121<=data$LON&data$LON<=155)&
(20<=data$LAT&data$LAT<=50), 1])
> data2<-data[data$TC_NO%in%target_tcno,]

日本の付近の以下の範囲を通過している
台風
緯度:121～155
経度：20～50

> ggplot(data2, aes(LON, LAT, colour = NAME)) +
show_guide=FALSE) +
geom_path() +
theme_bw() +
labs(title = "2013's typhoons in Japan", x="",y="") +


最後に画像で保存します
> p<-ggplot(data2, aes(LON, LAT, colour = NAME)) +
show_guide=FALSE) +
geom_path() +
theme_bw() +
> ggsave("typhoons.png", p)

ggsaveは拡張子から保存形式を判断してくれる偉い子

その他：色もカスタマイズできたりします
> colours<-c("#F66262","#E00000", "#E07000", "#11d445",
"#eb9f03", "#9d5e09", "#16a394", "#e426b0", "#999b64",
"#d73e43", "#9d75f7", "#cc1850", "#ccd21c", "#9e0be0",
"#144fde", "#f9af4b", "#529748", "#58d2a3", "#2c5107",
"#565a24", "#be875a", "#e3730c")
> ggplot(data2, aes(LON, LAT, colour = NAME)) +
show_guide=FALSE) +
geom_path() +
theme_bw() +
guides(col = guide_legend(nrow = 16)) +
scale_color_manual("NAME", values= colours)

完成！！


•R言語いろいろ
•ご紹介コーナー

85

Rコマンダー(Rcmdr)
• Rの基本的な統計関数を使いやすくするための
GUIパッケージ
• 慣れないうちは重宝するかも？
– GUIで操作した結果は全てコマンドとして出力

• グラフィックが重かったりたまに不安定になったりす
るけどね
あくまでサポート的なツールなのかな
最新のMacだとXCode入れないと動かない
かもね


Rコマンダー(Rcmdr) でも
• まずはRコマンダーを立ち上げる

> install.packages("Rcmdr")
> library(Rcmdr)
• アクティブなデータセットを使って、色々いじってみよ
う
– グラフを描画したり、統計関数を使ってみたり、、、
– GUI操作の結果、コードが出力される
Rで何が出来るか参考にしよう！
Rでも頑張れば、こんな３Dモデルも作れる
よ！

Rで形態素解析(RMeCab)
• 汎用の形態素解析MeCabをRから操作
• MeCabをインストールしていないといけないのでちょっ
と環境構築が難しいかも？
• MeCabのデフォルト辞書が貧弱なので、ユーザ辞書
を入れて使用する
– Wikipedia、hatenaが公開している単語リストをまずは
組み込むのが一般的


Rで形態素解析(RMeCab) でも
• まずはRMeCabの読み込み(MeCabをインストールし
ていないと動きません)

> install.packages("RMeCab")
> library(RMeCab)
• テキストファイルを読み込み、形態素解析して単
語の出現頻度をカウント(今回のデータは
TwitterStreamingで収集)
> rm<-RMeCabFreq("XXXXX.txt")
> rm<-RMeCabFreq("/Users/sugawi/develop/ruby/tweet/2013091614.txt")
# MyMemo

Rで形態素解析(RMeCab) でも
• 20件以上の単語のみにフィルタリングしてゴミデー
タも除去
> part_rm<-rm[rm$Freq > 20,]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="記号",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="数",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="接続詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="接頭詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="連体詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="助詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="助動詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="副詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="感動詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="接尾",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="非自立",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="代名詞",]
> part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="サ変接続",]

予想外のデータもいっぱいできるから
こまめに削除ルールを作るの

ガツッと削除した後は個別のデータから削除対象を判断

RでSPARQL(SPARQL)

• RDFを操作するクエリ「SPARQL」をRから
実行する
• SPARQLで取得したデータをそのままRで
解析することが可能
• RDF、SPARQLの説明は割愛。。。
–たぶんこれだけで半日掛かりそう


RでSPARQL(SPARQL) でも
• まずはSPARQLの読み込み

> install.packages("SPARQL")
> library(SPARQL)
• DBPediaから東京に関するものを抽出
読み込んでから何をするかがＲの出
> url<-http://dbpedia.org/sparql
> query="SELECT *
番なの
WHERE {
<http://dbpedia.org/resource/Tokyo> ?p ?o
} LIMIT 400"
> res<-SPARQL(url=url,query=query)


その他
• 豊富なパッケージにより、いろいろなことが実
現可能になってきました
• さらには分散処理できるようにRHadoopなる
ものもあります
– HadoopをRから実行
– Hadoopに関する知識が必要なため、かなり敷居が高
い

• DBもMongoDBと連携できるRMongoなどもあり、もう
何でもできるんじゃないかっていう錯覚も

•第二部はこちらへ
•http://www.slideshare.net/yasuyukisugai/rja
vascript-visualization


94

お疲れ様でした！
R言語はどうでしたか？
楽しんでいただけましたか？

ハルミン

•次回のAITCオープンラボは「RDF/SPARQL」勉強会を予
定しています
•LinkedOpendDataなどでは当たり前に使われていますが、
まだまだ一般的には普及していません
•AITCでも情報を蓄積する際にRDFを、取り出す際には
SPARQLを使用しています
•「RDFとは」から始まり、後半ではSPARQLを皆で書いて
みよう！と考えております
•また日程が決まり次第イベントをお知らせします！

96

•本日はお集まり頂き、ありがと
うございました。
•アンケートにもご協力ください。


97

R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会）〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜

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