Çok Boyutlu Ölçekleme

R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

Surajit Ray

Professor, University of Glasgow

Çok Boyutlu Ölçekleme nedir?

  • Klasik çok boyutlu ölçekleme (MDS) ya da temel koordinatlar analizi
    • GİRDİ uzaklık matrisi
    • ÇIKTI Verilen boyutta, aralarındaki uzaklıklar GİRDİ uzaklıklarını iyi yaklaştıran bir nokta kümesi
    • cmdscale() fonksiyonu
      cmdscale(d, k = 2, ...)
      
  • Ölçeksiz (non-metric) ölçekleme
    • isoMDS()
    • sammon()
R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

ABD şehir uzaklığı örneği

data("UScitiesD")
UScitiesD
               Atlanta Chicago Denver Houston LosAngeles Miami NewYork SanFrancisco Seattle
Chicago           587                                                                     
Denver           1212     920                                                             
Houston           701     940    879                                                      
LosAngeles       1936    1745    831    1374                                              
Miami             604    1188   1726     968       2339                                   
NewYork           748     713   1631    1420       2451  1092                             
SanFrancisco     2139    1858    949    1645        347  2594    2571                     
Seattle          2182    1737   1021    1891        959  2734    2408          678        
Washington.DC     543     597   1494    1220       2300   923     205         2442    2329
R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

ABD şehir uzaklık veri kümesinde MDS

usloc <- cmdscale(UScitiesD)
usloc
               [,1]   [,2]
Atlanta        -719  143.0
Chicago        -382 -340.8
Denver          482  -25.3
Houston        -161  572.8
LosAngeles     1204  390.1
Miami         -1134  581.9
NewYork       -1072 -519.0
SanFrancisco   1421  112.6
Seattle        1342 -579.7
Washington.DC  -980 -335.5
ggplot(data = data.frame(usloc), aes(x = X1, y = X2, label = rownames(usloc))) + 
    geom_text()
R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

ABD şehirleri MDS çıktısı

                      cmdscale çıktısının grafiği

                                       Döndürme sonrası grafik

R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları
cars.dist <- dist(mtcars)
cars.mds <- cmdscale(cars.dist, k = 2)
cars.mds <- data.frame(cars.mds)
ggplot(data = cars.mds, aes(x = X1, y = X2, label = rownames(cars.mds))) + geom_text()

R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

İkiden fazla boyutta çok boyutlu ölçekleme

cars.dist <- dist(mtcars)

cmds3 <- data.frame(cmdscale(cars.dist, k = 3))
scatterplot3d(cmds3, type = "h", pch = 19, lty.hplot = 2)

R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

İkiden fazla boyutta çok boyutlu ölçekleme

cars.dist <- dist(mtcars)

cmds3 <- data.frame(cmdscale(cars.dist, k = 3))
scatterplot3d(cmds3, type = "h", pch = 19, lty.hplot = 2, color = mtcars$cyl)

R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

Şimdi MDS kullanmayı deneyelim!

R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

Preparing Video For Download...