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INTRO
1. 상관 분석(Correlation Analysis)
- 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient, PCC)
- 스피어만 상관계수(Spearman's Rank Correlation Coefficient, SRCC)
2. 다차원 척도법(Multi-Dimensional Scailing, MDS)
3. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)
2. 다차원 척도법
여러 대상 간의 거리가 주어져 있을 때, 대상들을 동일한 상대적 거리를 가진 실수공간의 점들로 배치시키는 방법. 주어진 거리는 추상적인 대상들 간의 거리 또는 실수 공간의 거리가 된다.
대상들을 2차원이나 3차원 실수공간의 점으로 대응시킬 수 있다면 이 점들을 시각화할 수 있고, 이는 관측치들 간의 전반적 관계에 대한 직관적 이해를 할 수 있게 도와준다. 따라서 자료들의 상대적인 관계를 이해하는 시각화 방법의 근간으로 주로 사용된다.
[예제] eurodist를 이용한 도시 사이의 상대적 위치 도식화
test_MDS.R
rm(list=ls())
data(eurodist)
eurodist
loc = cmdscale(eurodist)
loc
x = loc[,1]
y = loc[,2]
plot(x,y,type="n",main="eurodist")
text(x,y,rownames(loc),cex=0.8)
abline(v=0,h=0)
출력결과
cmdscale : matrix 상 데이터를 거리로 두고 2차원으로 나타내주는 함수
> data(eurodist)
> eurodist
Athens Barcelona Brussels Calais Cherbourg Cologne Copenhagen Geneva Gibraltar
Barcelona 3313
Brussels 2963 1318
Calais 3175 1326 204
Cherbourg 3339 1294 583 460
Cologne 2762 1498 206 409 785
Copenhagen 3276 2218 966 1136 1545 760
Geneva 2610 803 677 747 853 1662 1418
Gibraltar 4485 1172 2256 2224 2047 2436 3196 1975
Hamburg 2977 2018 597 714 1115 460 460 1118 2897
Hook of Holland 3030 1490 172 330 731 269 269 895 2428
Lisbon 4532 1305 2084 2052 1827 2290 2971 1936 676
Lyons 2753 645 690 739 789 714 1458 158 1817
Madrid 3949 636 1558 1550 1347 1764 2498 1439 698
Marseilles 2865 521 1011 1059 1101 1035 1778 425 1693
Milan 2282 1014 925 1077 1209 911 1537 328 2185
Munich 2179 1365 747 977 1160 583 1104 591 2565
Paris 3000 1033 285 280 340 465 1176 513 1971
Rome 817 1460 1511 1662 1794 1497 2050 995 2631
Stockholm 3927 2868 1616 1786 2196 1403 650 2068 3886
Vienna 1991 1802 1175 1381 1588 937 1455 1019 2974
Hamburg Hook of Holland Lisbon Lyons Madrid Marseilles Milan Munich Paris Rome
Barcelona
Brussels
Calais
Cherbourg
Cologne
Copenhagen
Geneva
Gibraltar
Hamburg
Hook of Holland 550
Lisbon 2671 2280
Lyons 1159 863 1178
Madrid 2198 1730 668 1281
Marseilles 1479 1183 1762 320 1157
Milan 1238 1098 2250 328 1724 618
Munich 805 851 2507 724 2010 1109 331
Paris 877 457 1799 471 1273 792 856 821
Rome 1751 1683 2700 1048 2097 1011 586 946 1476
Stockholm 949 1500 3231 2108 3188 2428 2187 1754 1827 2707
Vienna 1155 1205 2937 1157 2409 1363 898 428 1249 1209
Stockholm
Barcelona
Brussels
Calais
Cherbourg
Cologne
Copenhagen
Geneva
Gibraltar
Hamburg
Hook of Holland
Lisbon
Lyons
Madrid
Marseilles
Milan
Munich
Paris
Rome
Stockholm
Vienna 2105
> loc = cmdscale(eurodist)
> loc
[,1] [,2]
Athens 2290.274680 1798.80293
Barcelona -825.382790 546.81148
Brussels 59.183341 -367.08135
Calais -82.845973 -429.91466
Cherbourg -352.499435 -290.90843
Cologne 293.689633 -405.31194
Copenhagen 681.931545 -1108.64478
Geneva -9.423364 240.40600
Gibraltar -2048.449113 642.45854
Hamburg 561.108970 -773.36929
Hook of Holland 164.921799 -549.36704
Lisbon -1935.040811 49.12514
Lyons -226.423236 187.08779
Madrid -1423.353697 305.87513
Marseilles -299.498710 388.80726
Milan 260.878046 416.67381
Munich 587.675679 81.18224
Paris -156.836257 -211.13911
Rome 709.413282 1109.36665
Stockholm 839.445911 -1836.79055
Vienna 911.230500 205.93020
> x = loc[,1]
> y = loc[,2]
> plot(x,y,type="n",main="eurodist")
> text(x,y,rownames(loc),cex=0.8)
> abline(v=0,h=0)
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