気筒車として認識されます。この一連のプロットにより、変数ペア間の関係のパターンを容易に特定できるようになります。高次元に重要なパターンが存在する場合があり、このようなパターンをこのプロットで容易に認識することはできません。平行座標プロット散布図行列には、二変量関係のみが表示されます。すべての変数を一緒に表示できる代替法があります。この方法を利用すると、変数間の高次元の関係を調べることができます。簡単な多変量プロットは平行座標プロットです。このプロットでは、通常の直交座標グラフのように直交軸を使用するのではなく、座標軸がすべて水平に並べられます。各観測値はプロット内で、結合された一連の線分として表されます。気筒のすべての自動車と、グループ別の色観測値のプロットを作成できます。'labels',varNames)このプロットにおける水平方向は座標軸を表し、垂直方向はデータを表しています。つの変数に対する測定値から成り、各測定値は、対応する線が各座標軸と交差する高さとして表されます。加速度の値が低く、排気量、重量、および馬力の値が高いことなどがわかるようになります。グループ別に色分けすると、多数の観測値を含む平行座標プロットが読み取りにくくなることがあります。表示される平行座標プロットを作成することもできます。これにより、グループ間の典型的な相違点と類似点を容易に識別できるようになります。他方では、各グループの外れ値に対して最も関心がある場合がありますが、このプロットでは、このような外れ値はまったく示されません。おける平滑化関数として各観測値を表します。'standardize','on')各関数は、対応する観測値に係数が等しいフーリエ級数です。つの項をもっています。つの類似した余弦項です。つの変数のパターンが最も容易に認識しやすい傾向にあります。あることを示しています。つのグループ間の相違です。プロット関数の式に当てはめると、グループ間を識別する変数の線形結合を定義する係数の集合が得られます。-0.5000これらの係数から、以下のことを確認できます。加速度の値が高く、排気量、馬力、および特に馬力が低いが、後者はその反対である、ということです。これは、平行座標プロットから引き出された結論と同じです。使用して次元を表します。種類のグリフを使用できます。プロットを以下に示しています。つの変数を表し、スポークの長さは、各観測の変数の値に比例します。カーソルを使用してデータ値を対話形式で調べることができます。あることが示されます。順序でグリッド上にスターをプロットすると、隣接するスターの外観がまったく異なってしまって、図がわかりにくくなることがあります。このような場合、認識できる滑らかなパターンがなくなります。プロットの組み合わせが役に立ちます。つの各変数を、ゼロ平均と単位分散をもつように標準化します。次に、これらの標準化された観測値間のユークリッド距離を非類似度の尺度として計算します。この選択は、実際に利用するには単純すぎますが、例示目的としてはわかりやすいでしょう。次元の位置の集合を作成し、これらの位置を使用してグリフをプロットします。次元プロットにおける距離によってデータは大ざっぱにしか再現されませんが、このタイプのプロットではこの程度で十分です。次元プロットを作成しました。通常、これは情報の損失を意味しますが、グリフをプロットすることで、すべての高次元情報をデータに組み込むことができました。使用する目的は、データの変化に一定の規則性をもたせて、グリフ間のパターンを認識しやすくすることです。ウィンドウでは、対話形式で調べることが可能です。別のタイプのグリフは、チャーノフのフェースです。加速度がエンコードされ、額と顎の形によって排気量と重量がエンコードされています。両目の間隔の広さによって馬力がエンコードされています。注目すべきは、額が広くて顎が狭いフェースまたは額が狭くて顎が広いフェースが少ないということです。これは、排気量と重量の変数間に正の線形相関があることを示しています。このことは、散布図行列の場合と同様です。より、選択を容易に変更できるようになります。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。