有向相関分析 は、普通は無向グラフで分析するものを、有向にしてしまう面白い方法です。 ただ、矢印の中間、元、先が１つの変数の場合しか使えません。
このページの多重有向相関分析というのは、この弱点の対策として、筆者が考えてみた方法です。
もしかしたら、 ベイジアンネットワークによるデータの構造解析 として、同じ方法がすでに世の中にあるかもしれないのですが、どれと同じなのかは、筆者が確認できていません。 ご存知の方は、ご教示いただけると幸いです。
変数が３つの場合、１対２に分かれるので、「矢印の元、または、先の変数は、１つ」となります。 これを利用します。
アンサンブル学習 で、３つの変数の組合せを、たくさん調べ、結果を足し合わせることで、全体の結果にします。 「多重」というのは、ここを指しています。
Rによる有向相関分析 にあるコードを使うと、左の構造として作ったデータで、右のグラフになります。
矢印だらけで、あまり良くないようです。
Rによる有向相関分析 に、上記の実施例のコードがあります。
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