重回帰分析 や 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。
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。
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。
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。
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
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A-A型の分析