multi-dimensional-scaling

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    多次元スケーリング

    私は、不一致に基づいて距離行列にMDSを適用しようとしています（つまり、 "HSAUR"パッケージの "投票"データセットです）。2次元に縮小し、 cmdscale（）関数を呼び出すことはできますが、自分でやろうとすると同じ結果を得ることはできません。ここにコードがあります。 library(HSAUR) n <- 15 deltaD = voting deltaDstar = delt
    r data-mining mds multi-dimensional-scaling 2016-11-10

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    プロット中の軸の破損metaMDS

    私は、3つの健全なクラスに属する16の異なるサンプル（木部の木の組織）からの真菌種の豊富な表を持っています。 私はこれらのサンプルの類似度をヘルスクラスに応じて視覚化したいと考えています。 は私がmetaMDS（ビーガンパッケージ）を実行し、metaMDSからの出力をプロットしている、ここで得られた距離の例です（data_mds） NMDS1 NMDS2 1 -25.82806 -0.216
    r plot vegan plotrix multi-dimensional-scaling 2017-06-07

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    相違行列の欠損値を持つ多次元スケーリング

    sklearn.manifold.MDS関数を使用して多次元スケーリング（MDS）を実行したい相違行列があります。このマトリックスのいくつかの要素間の相違点は意味がありません。そのため、疎行列または欠損値のある行列でMDSを実行する方法があるかどうか疑問に思っていますか？ this質問によると、0との相違は欠損値とみなされますが、私は公式文書でこの声明を見つけることができませんでした。お互いに非常
    python scikit-learn sparse-matrix missing-data multi-dimensional-scaling 2017-04-21

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    多次元スケーリングを実行した後に固有値を取得する方法は？

    多次元スケーリングを実行した後でEigenvaluesを調べることに興味があります。どのような機能がそれを行うことができますか？私はdocumentationを見ましたが、Eigenvaluesはまったく言及していません。ここで は、コードサンプルです： mds = manifold.MDS(n_components=100, max_iter=3000, eps=1e-9, r
    python scikit-learn eigenvalue dimensionality-reduction multi-dimensional-scaling 2016-06-30

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    Shinyの問題点を示しています

    私はShinyの多次元スケーリングの結果をプロットするためにいくつかの問題があります。以下は私のコードです。私の質問のいずれかに対する答えは、前もっておかげです。 library(shinythemes) library(devtools) library(shiny) library(knitr) library(plotly) library(DT) library(shinyda
    colors shiny zoom plotly multi-dimensional-scaling 2016-07-13
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