以上のように初期データ n * m 行列は、m次元空間のn個の点のデータとみなせます。 これを、現状2次元に埋め込んでいますので多くの場合、当然誤差が発生します。 nMDSでは、データとの一致を非計量的に比較しますが、その比較した中でのエラー率をstressと…

ブックマーカー達のプロフィールの配置 今回のケースでは、人によってprofileの数が違います。 通常、N人(N OTU,N node)で、それぞれMのprofilesを持っているデータでは、n * m 行列のデータとなります。 N人に対してMDSをかけるのと同様、n * m の転置行列(…

ブックマーカー達の配置 こちらでは、まず各ユーザさんIDごとにproximity dataつまり近接性データ・類似度データの表を生成しています。 上の「お気に入りとタグ」では重複したIDのテーブルがありますが、ここではIDをuniqueにしています。 各IDごとにprofil…

ブックマーカーのお気に入りとタグ はてなbookmarkersのトップページで入力したIDユーザさんを親(root)として、取得数(uMax)に達するまでユーザさんを個々のテーブルに表示します。 表示するユーザさんは、rootのお気に入り(favorite)から取得します。 また…

はてなbookmarkersで 日付の時点で取得したデータにより、解析を行っています。 データ上で、0や1など少ないスコアのみのユーザさんは、データ取得が適切でない可能性もあるので省いています。 ☆解析要望をする方は このエントリに対するブックマークに「解…

はてなbookmarkers はてなbookmarkers 公開時のエントリ 追加情報。より詳細な説明や更新情報などをエントリします。