株式会社クレイジーワークスの代表。家電メーカー系エンジニアでプリンタやSDカード関連の開発に従事。ケータイのアプリやサイト、電子書籍のシステムなどに詳しい。最近、断食にはまる。
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
■ 「お話としての説明」と「科学としての説明」という対比 Per BakのPNAS1995 Complexity, contingency, and criticalityの初めのほうを読んでた。History vs Scienceという対比があってなるほどと思った。 History(=進化とかそういった一回性の現象)にはnarrative accountつまり物語的なイベントの連鎖としての説明が行われる。ここでは砂山モデルで戯画的に説明されているが、砂山のシミュレーションで大きな雪崩が起きるとき、それはnarrative accountでは、「いくつかの悪い偶然が重なって予想外に大きい雪崩が起きた」といった説明がされる。 しかし物理学的説明からすれば「それはSOCであって、そのような大きな雪崩はpower lawからすればなにか特別なところがあるわけではない」ということになる。(因果的な
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