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主座標分析について簡単に紹介するよ！ - ほくそ笑む
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
stranger2ex 2012/10/11
統計

R

分析

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グラフ
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三次元散布図をRで描いてみた - ほくそ笑む
この記事は R Advent Calendar 2011 の8日目の記事です。はじめにさて、仕事で三次元散布図を描く必要がでてきました。 R は統計言語として有名ですが、グラフィクスに関しても得意分野です。 R なら三次元散布図も簡単に描けるだろうということで、少し調べてみました。 scatterplot3d どうやら R には scatterplot3d という三次元散布図を描くためのパッケージがあるようです。試しにそれを使ってみましょう。今回はデータとして trees データを使用します。 install.packages("scatterplot3d") library("scatterplot3d") data(trees) scatterplot3d(trees) 簡単に描けました。さすが R。しかし、これだけでは物足りません。三次元散布図は角度によって見え方が変わり
stranger2ex 2012/06/27
R
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三次元散布図をRで描くのに画期的な新機能がRGLパッケージに加わった - ほくそ笑む
以前、三次元散布図をRで描いてみたという記事で紹介したRGLパッケージに画期的な新機能が加わったので紹介します。 (情報源：R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | geolabs) RGLパッケージの良いところは、3次元プロットをマウスドラッグでグリグリ動かせるところなのですが、いざ、ファイル出力しようとすると、静止画か動画でしか保存できず、インタラクティブな3次元プロットをそのままファイルに保存することができないというのが欠点でした。しかし今回、新機能として、WebGL で動く HTML ファイルとして保存できる機能が付加されたようです。さっそく試してみましょう。 install.packages("rgl") library("rgl") data(trees) plot3d(trees) writeWe
stranger2ex 2012/06/27
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