コレスポンデンス分析とアソシエーション分析を組み合わせる(属性特化型特徴抽出アソシエーションプロット) - Qiita

はじめに 日本分類学会の学会誌「データ分析の理論と応用」のVol.5 (2016)に載っていた、"対応分析を用いたアソシエーションルールによるアンケート結果の可視化" についてアンケート以外にも使えるんじゃないか？と思ってPythonで実施してみた、という話。 networkxの練習も兼ねている。 書きなぐったようなクソコードをさらしていくスタイル。 ざっくり内容説明 当該論文について、簡単に説明すると、コレスポンデンス分析の結果のプロット上に、アソシエーション分析の結果の組み合わせ同士を線で繋げてあげるイメージ。論文中では"属性特化型特徴抽出アソシエーションプロット"と呼ばれている。 論文中の例として、メディア層(属性)別の健康上の悩みアンケート結果に対して可視化を行っている。 可視化の結果、例えば「F3層は○○の悩みがある傾向で、一方F1層・F2層は××の悩みがある傾向だが、~~の悩み