募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。MDS)の実用的かつ実践的な方法こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。実行するためのプログラムについてはこちらをご覧ください。(データ分析相談所)MDSを実行できるプログラムを簡単に入手できます!それぞれのURLからお求めください!noteでもSPIKEでも言語が同じであれば同じものです。MDS)の基本的な考えは、距離が近いサンプルは近く、距離が遠いサンプルは遠くするように、次元を減らそう、というものです。2次元まで減らすと、データを見える化・可視化できるということになります。すべてのサンプル間の距離を計算します。一般的なのはユークリッド距離です。この距離行列におけるサンプル間の距離関係が維持できるように、二次元にサンプルを写像します。距離として、ユークリッド距離ではなく、マハラノビス距離・マンハッタン距離などに変えることで、データセットの特徴に合わせて可視化することができます。距離を非類似度ととらえることもできます。距離がお大きいということは、非類似度(どれだけ似ていないか)が大きい、ということですからね。ガウシアンカーネルを使うこともできます。使うことで、サンプル間の相関関係を考慮に入れた可視化をすることもできます。MDSは以下の手順で行います。必要に応じてオートスケーリングを行うオートスケーリングとは各変数から平均値を引いて平均を0にし、各変数を標準偏差で割って標準偏差を1にする操作です。特別な理由がない限りは行うようにしましょう。すべてのサンプル間の距離を計算する上で述べたように、ユークリッド距離やマハラノビス距離です。非類似度の指標でもかまいません。MDSを実行する二次元のマップ上でサンプルの位置関係を確認する思うように見える化・可視化されなかったら、2.の距離・非類似度を変えるとよいです。ここまでお読みいただきありがとうございます。上のMDSのプログラムもご活用ください。プログラムは上の順序で実行するようになっていますので、2.の部分を変更することで、色々な距離・類似度でMDSが可能になります。https://note.mu/univproftwitter:https://twitter.com/univprofblog1ぜひフォローをお願い致します。募集中!こちらへお願いします!ご案内。まとめオススメ記事セレクション。人工知能との未来における人の役割~現役のデータサイエンティストのメッセージ~集中する時間を確保するために大学教授が行っている8つのことtwitterでも発信中。データマイニングブログを勉強しながら役立つ情報を発信しています!フォローしていただけると嬉しいです。