元データ分析の会社で働いていた人の四方山話スマートフォン用の表示で見る元データ分析の会社で働いていた人の四方山話この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。graphネットワーク分析を勉強していきます。以下の本を読んで色々と試しつつ、学びつつ、という感じです。全ての頂点間の最短距離を求める手法アルゴリズム上3重ループが出て来る。この辺りは、Rよりも別の言語で実装した方が勉強になりそうですね。Perlの勉強をかねて実装してみようかと計画中です。構造に関する指標です。定義はグラフにおいて張ることのできるすべての辺の数に対する、実際の辺の数の比率ということです。密度=1で全ての頂点の間に辺がある完全グラフとなります。頂点iと頂点jの間に関係があり、頂点jと頂点kの間に関係がある。頂点iと頂点kにも関係がある場合の、頂点iと頂点kの関係は推移的である、ということになります。推移性は、グラフの中で推移的な関係が成り立っている割合となります。参考書では、無向グラフの場合のみが書かれています。有向グラフで双方向性がどれだけ達成されているかを表す指標です。試してみた上記について、参考書6章のデータを元に、試してみました。推移性が少し微妙な気がするので、また後ほど検討してみたいと思います。双方向の関係の数そのものmutuality(ADVICE)ちょっと不明点など参考書では無向グラフの例と有向グラフの例が混ざっていて、有向グラフ要素積をとって、双方向性を確かめているけど、大きなネットワークでやるとほぼ確実に死ぬと思います。ネットワーク分析、色々と奥が深そうですね。実データで試すとどういう結果が得られるか楽しみですが、まずはネットワーク分析をさくっと学ぶように頑張りたいと思います。前回、の線形単回帰について、最小2乗法で確認しました。Entriesはてなブログをはじめよう!rindai87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。