グラフを描写してくれます。実際にいろいろ試してみます。クラスタリングしてみます。dpi=150)これでもいいんですが少し列間の類似度に差があまり無いように表示されています。これは列に対してユークリッド距離で距離を測っていてかつ正規化などをしていない為に列の値の平均値のズレに引っ張られている為です。仲間はずれになってしまいました。増えたことが原因です。次は距離をユークリッド距離ではなく相関係数にしましょう。増やしても問題ないはずです。色が意味をなしていないですね。いうわけで今度は列方向に正規化します。dpi=150)だいぶ見栄えも良くなりました。あれな点があるとすると行方向にも相関を使っている所が微妙かも知れません。いうわけで行にはコサイン類似度を使ってクラスタリングをやるようにしてみます。右上あたりに3あたりを取るクラスタっぽいものができるようになりました。気をつけたほうが良さそうなこと以上色々と試してきましたが、実際に可視化をする際に気をつけたほうが良さそうなポイントについて考えてみます。ような基本的なテーブルデータでは列ごとに意味を持っている場合が多いです。指定するのが良さそうです。初めからスケーリングしてしまうと列ごとの値の大小がわからなくなってしまうため、列ごとの大きさの情報がわかっていない場合はスケーリングせずプロットしてみる、というのもありかも知れません。ついては列に対してはユークリッド距離ではなく相関係数を使ったほうが良いでしょう。ユークリッド距離を使うのであれば、列ごとのスケーリングもしくは平均値を均すような前処理を行うべきです。選んでおけば大体事足りそうです。ような最小値/最大値しか見ないロジックを指定すると出力結果が極端になりがちな印象を受けました。いつ使ったらいいのかなーという気分です。相関でいいのか?という純粋な疑問があります。計算してやるのがよいように思えます。データ点どうしの距離を使うモデルでの前処理でも問題になるところだと思うのですが、未だに何がいいのかよくわかっていません。週間)データサイエンティストをやっています。ベイズとPRMLが好きです。(1)ArchiveSearchはてなブログをはじめよう!detteさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。