主座標分æžã«ã¤ã„ã¦ç°¡å˜ã«ç´¹ä»‹ã™ã‚‹ã‚ˆï¼ - ã»ãã笑む今日ã¯ä¸»åº§æ¨™åˆ†æž(Principal Coordinate Analysis; PCoA)ã®ç´¹ä»‹ã‚’ç°¡å˜ã«ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 主座標分æžã¯å¤å…¸çš„多次元尺度構æˆæ³•(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)ã¨ã‚‚呼ã°ã‚Œã‚‹çµ±è¨ˆè§£æžæ‰‹æ³•ã§ã™ã€‚ ã“ã®è§£æžæ‰‹æ³•ã‚’使用ã™ã‚‹ä¸»ãªç›®çš„ã¯ã€é«˜æ¬¡å…ƒã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’2次元や3次元ã«è½ã¨ã—ã¦è¦–覚化ã—ãŸã„ã¨ã„ã†æ™‚ã«ä½¿ã„ã¾ã™ã€‚ 以å‰ç´¹ä»‹ã—ãŸä¸»æˆåˆ†åˆ†æžã¨åŒã˜ã‚ˆã†ãªæ„Ÿã˜ã§ã™ã。*1 主æˆåˆ†åˆ†æžã¨ã®é•ã„ã‚’ç°¡å˜ã«è¨€ã†ã¨ã€ä¸»æˆåˆ†åˆ†æžã¯ãƒ¦ãƒ¼ã‚¯ãƒªãƒƒãƒ‰è·é›¢ã‚’ãªã‚‹ã¹ãä¿ã¡ãªãŒã‚‰ä½Žæ¬¡å…ƒã«è½ã¨ã™æ–¹æ³•ã§ã™ãŒã€ä¸»åº§æ¨™åˆ†æžã¯ãƒ¦ãƒ¼ã‚¯ãƒªãƒƒãƒ‰è·é›¢ã ã‘ã§ãªãã€ä»–ã®è·é›¢ã‚„類似度*2ãŒä½¿ãˆã‚‹ã¨ã„ã†ç‚¹ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ 例ãˆã°ã€ãƒ¦ãƒ¼ã‚¯ãƒªãƒƒãƒ‰è·é›¢ã®ä»£ã‚ã‚Šã«ç›¸é–¢ä¿‚数を使ãˆã°ã€ç›¸é–¢ã®é«˜ã„ã‚‚ã®åŒå£«ãŒè¿‘ã„é…ç½®ã«ãªã‚‹ã‚ˆã†ãªãƒ—ãƒãƒƒãƒˆã‚’作るã“ã¨ãŒå¯èƒ½ã§ã™ã€‚ データを用æ„ã™ã‚‹ ã•ã£ããã‚„ã£ã¦ã¿ãŸã„ã®ã§ã™
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R言語 - Wikipedia
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統計解æžç”¨ãƒ•ãƒªãƒ¼ã‚½ãƒ•ãƒˆãƒ»R-Tips
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