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…

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…

方向性は違いますが、ノードグラフ(グラフ配置？)のリンクを昨日メモしたので。 http://d.hatena.ne.jp/masasan/20060411 グラフ理論(Graph Theory)という言い方は、数学的にもっと一般化されているイメージなので今は、ノードグラフという言い方がいいので…

nMDSとは、nonmetric MultiDimensional Scalingの略です。 最新の論文（学生時代にお世話になった先生のものです）。遺伝子の周期分布が見えたり、顔のパターン認識時の特徴分布の平坦化など http://www.phys.chuo-u.ac.jp/labs/taguchi/cgi-local/wiki.cgi?…

はてなbookmarkers http://www.hikouseki.com/hatena/bookmarkers/ これを利用すると。芋づる式にドサドサbookmarkerが釣れちゃいます。 または、自分がカバーしていない範囲の優秀なエージェントさんも分かったり。 各ユーザさんの大きいアイコンをクリック…

あとで、手を入れるかも MDSとは方向性違うけど とにかく片っ端にメモ