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multi-dimensional-scaling - R での多次元スケーリング (手動で行う)
Rで反復メジャーライゼーションによる多次元スケーリングを手動で行う方法は? Guttman の変換をコーディングする方法を知っている人はいますか?
r - R のガットマン変換の行列 V
行列 V を取得するコードを作成しようとしています。V は画像を参照してください。Wij ismatrix(1,n,n)
これは私がこれまでに持っているものですが、1と11のみのマトリックスを提供します。これは正しくないと思います。誰かが私が間違っていることを教えてもらえますか?
私はこのデータセットマトリックスを使用しています:
python - Python でのデータへの多次元スケーリング
と呼ばれるデータのサンプルに多次元スケーリングを適用する次のコードがありますparkinsonData。
これにより、この MDS アルゴリズムの 4 つの異なるプロットが得られますが、それらはすべてランダム シードのために異なります。これらのプロットは色が異なりますが、値が 0 または 1parkinsonDataの列がありstatus、すべてのプロットでこの違いを異なる色で表示したいと考えています。
たとえば、私は達成したい：
ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 色、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色の 1 つのプロット。
ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 色で、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色で表示される 2 番目のプロット。(最初のプロットとは両方の色が異なります)
ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 つの色で、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色で表示される 3 番目のプロット。(1枚目と2枚目で色違い)
ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 つの色で表示され、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色で表示される 4 番目のプロット。(第1、第2、第3プロットとは両方の色が異なります)
この期待される動作を達成する方法を知っている人はいますか?