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多対多の分析

重回帰分析パターン認識 は、一対多(Yが1つ、Xが複数)の分析方法です。 多対多の分析方法というものもあります。

多対多の分析では、複雑な関係を、できるだけシンプルに見る事を目指します。

行列の型による分類

多対多の分析には、いろいろなアプローチがあります。 このサイトでは、分析のスタートにするデータの型として、 A-A型の分析 と、 A-B型の分析 の2種類に大別してみました。
関係性の行列表現 関係性の行列表現

AB-C型も多対多の分析方法ですが、やっていることが、 A-A型の分析 とも A-B型の分析 とも共通点がある方法です。 このサイトでAB-C型の手法は、 正準相関分析 だけです。
関係性の行列表現

行と列の解釈で自由自在

これらの型の行と列の項目に何を持ってくるのかは、データ分析者の自由です。 データ分析者の腕の見せ所と言えるかもしれません。

それぞれの型には、どのような行列があるのか、その行列にするとどんな手法があるのか、どのようなグラフで表現できるのか、といったことを意識して、 データを変換すると、シンプルでわかりやすい結論を導けることがあります。

データのありか

多対多の分析のデータは、 一対評価 で最初からこの型のデータを集めることもできますし、A-B型がスタートにあって、これをA-A型や異なるA-B型に変換して、この形に持ち込むこともあります。



順路 次は A-A型の分析

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