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変態にRを与えた結果がこれだよ…2
ラブライブが好きになりすぎて彼女たちを解析する
20130220
Kashiwa.R#6 @東京大学柏キャンパス 柏図書館
YF@Med_KU
前回の反響 #5
わざわざ柏まで来て
気持ち悪い
snowの無駄遣い
当直(病院に夜間いること)の
シフト決めに使えないか?
実装まで
休みがある
同じ科の医師はかぶらない
library(lpSolve)
lp()
線形計画法を整数解で解く
当直(病院に夜間いること)の
シフト決めに使えないか?
主成分分析 prcomp
画像のプロット rasterImage
本日の紹介
某大学異学部
絶体絶命の危機に瀕していた…
これが私、高坂穂乃果。
高校2年。いま、私の通
う大学が大ピンチなの。
それは、昨日突然、理
事長によって伝えられ
た、学校廃校のお知ら
せがきっかけだった…
20130220 Kashiwa.R#6
うそ~
廃校って…つまり、学校がなくな
る、ということですね…
????????!?!?
????????!?!? ?????!?!?
というわけなんですが…
???
廃 校 !?!?
こんなときはどうしたらいいんだお?
さすがに大学中退ニートにはなりなくないお!!
鲍罢齿へようこそぉ~
20130220 Kashiwa.R#6
これだ…见つけた?!!
も~海未ちゃ~んいい方法思
いついたんだから聞いてよ~
私達でスクールアイドルを
やるとか言い出すつもりで
しょ?エロ同人みたいに!!
?????????????????
???????????????
うみちゅわぁぁぁああん
でも彼女たちがアイドルを目指すって言っても、やる夫は
何をしてあげればいいかわからないんだお…
だって毎クール嫁候補が出るたびに(主に外見から)??????
言っているだけなんだからだお…
だから統計学的に彼女たちの特徴をつかむお!!
どの娘がいいか悩むお…
うみちゃん????!!
みもりん????!!
データの取得
データ行列を入手
B W H height age name
90 60 82 156 17 東條 希
88 60 84 162 17 絢瀬 絵里
82 60 83 156 15 小泉 花陽
80 58 80 159 16 南 ことり
78 56 83 161 15 西木野 真姫
78 58 82 157 16 高坂 穂乃果
76 58 80 159 16 園田 海未
75 59 80 155 15 星空 凛
74 57 79 154 17 矢澤 にこ
パラメータ間の相関
バストが大きいとヒップも大きい…?
身長が高いとウエストは小さい…?
??? よくわからん?
とりあえず(???)o彡゜??????????
でも一番の(???)o彡゜?????の東條希ってなんだよこの変な
ツインテールやる夫はこれを認めないお!!
とりあえず主成分分析をしてみようぜjk…
主成分分析とは、やらない夫的理解では、なんかパラ
メータがたくさんあって、その中で関係しあっているも
のがありそうなんだけどよくわからんときに、Rに投げ
たらそれっぽくパラメータを統合して新しいパラメータ
ができる解析のことだ。
prcompに行列を投げればおk。
(単位が不揃いなデータでは標準化することが望ましいら
しいが、とりあえずscale = TRUEを指定しておけば問題な
さげ)
prcomp(data, scale = TRUE)
1行で結果が出せるわけだが、中身を見るだろうjk…
パラメータとして、?????、ウエスト、ヒップ、身長、
年齢の5つを使った。これらから、第n主成分(PC_n)とい
う新たなパラメータが生成される。
5つから5つ作ったのではおまいらの解釈能力でわかるわ
けがなくて、たいてい、PC_nをいくつ使えば説明がつく
かを考えることになる。
ここでcumulative proportionというのが、いくつ使えば累
積でどれだけ説明がつくかを示している。PC_2まで使え
ば、95%近くデータが説明できることを示している。
たいてい2つか3つ主成分をとれば、80%は説明
がつくことが多い。これを2次元か3次元の散布
図にすれば、いい感じになる。
主成分はパラメータを統合しているので、意味
付けはおまいらでしないとダメだjk…
PC1は負だと?????、ウエスト、ヒップに対する
寄与が大きい。おそらくこれは?????????を意味
している。
PC2は身長と年齢が逆相関している。おそらくこ
れはロリギャップ的なものを意味しているだろ
う。
???
この図が味気ないんだけど…
うみちゃん????!!
みもりん????!!
rasterImage関数を用いた
pngプロット
B W H height age name
90 60 82 156 17 東條 希
88 60 84 162 17 絢瀬 絵里
82 60 83 156 15 小泉 花陽
80 58 80 159 16 南 ことり
78 56 83 161 15 西木野 真姫
78 58 82 157 16 高坂 穂乃果
76 58 80 159 16 園田 海未
75 59 80 155 15 星空 凛
74 57 79 154 17 矢澤 にこ
~かn~
?????wwwこれでみんなの特徴が分かった
し思う存分prprできるおっおっおwww
うみちゃん????!!
真面目に主成分分析
100個のデータから、1つだけあ
る正解(外れ値)を見つけ出す。
教師なし学習をやってみる。
主成分分析 前
この時点で赤と緑が外れ値だとわからなくもないけど…
主成分分析 後
外れ値となる赤と緑が、分布からさらに離れたような気分…??
?????wwwこれでみんなの特徴が分かった
し思う存分prprできるおっおっおwww
うみちゃん????!!
でもにこにーも頭わるそうで????!!
~完~
次回のラブライブ
30%Rで作るGIFアイコン
機械学習でスリーサイズ推定
30%Rでやる形態素解析(未完)

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