次の表に従って、多次元スケーリング プロットを作成したいと考えています (これは表全体の短縮形です)。
私はRでそれをやろうとしてきました（ここではかなり新しいです...）が、今は. このタイプのデータが多次元スケーリングに適しているかどうかさえわかりません。表全体はセマンティック (言語) マップを反映する必要があり (MDS が優れていると考えたのはそのためです)、行は、情報提供者がいくつかの写真を見て、写真に異なる表現 (列) を与えたため、それらを異なる方法で説明したことを意味します。列の数字は、1 から 10 などの尺度であるという意味での判断ではありませんが、pic1、pic2 などの表現を何人が使用したかを示しています。
MDSが実際に私が使用しようとしている適切なモデルであることを説明するのを手伝ってくれる人はいますか? （申し訳ありませんが、ここ数日、さまざまな方法についてたくさん読んだ後、混乱しすぎています...）もしそうなら、これが私が使用したコーディングです（念のために）。
アドバイスありがとうございます！
daten <- structure(list(photos = c("p1", "p5", "p8", "p13", "p19", "p23", "p29", "p34", "p36", "p40", "p59", "p2", "p14"), expression1 = c(18, 8, 11, 15, 14, 16, 10, 12, 15, 18, 18, 0, 0), expression2 = c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0), expression3 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1), expression4 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 15, 17), expression5 = c(0, 3, 5, 0, 0, 0, 1, 5, 1, 0, 0, 0, 0), expression6 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), expression7 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), expression8 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, -13L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
library("tibble")
has_rownames(daten)
cr<-column_to_rownames(daten, var="photo")
has_rownames(cr)
matr_cr <- as.matrix(cr[,-1])
matr_cr
d<-dist(matr_cr)
fit <- cmdscale(d, eig = TRUE, k = 2)
x <- fit$points[, 1]
y <- fit$points[, 2]
plot(x, y, xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2",
main="Multidimensional Scaling", type="n")
text(x, y, labels = row.names(matr_cr), cex=.6, col="red")
cr