トップページ -> データの扱い -> R システムを用いた統計,主成分分析,データマイニング -> R で CCA (Canonical Correlation Analysis) を行なってみる (CCA パッケージを使用)
[サイトマップへ], [サイト内検索へ]

R で CCA (Canonical Correlation Analysis) を行なってみる (CCA パッケージを使用)

サイト構成 データベース関連技術 データの扱い インストール,設定,利用 プログラミング 情報工学の講義実習資料 サポートページ 連絡先,業績など

参考 Web ページ http://www.ats.ucla.edu/stat/dae/


インストール

R で fields パッケージ, catspec パッケージのインストール

  1. R の起動
  2. install.packages("fields") の実行
    install.packages("fields")
    

    [image]
  3. ミラーサイトの選択

    [image]
  4. library(fields) の実行
    library(fields)
    

    [image]
  5. install.packages("catspec") の実行
    install.packages("catspec")
    
  6. ミラーサイトの選択

    [image]
  7. library(catspec) の実行
    library(catspec)
    

    [image]

使ってみる

  1. R の起動
    cd /tmp
    R
    
  2. パッケージの読み込み
    library(fields)
    library(catspec)
    
  3. データの入手
    m <- read.table("http://www.ats.ucla.edu/stat/R/dae/mmreg.csv", sep = ",", header = TRUE)
    

    [image]
  4. 読み込んだデータの統計情報
    stats(m)
    

    [image]
  5. 読み込んだデータの特定の列に関する集約
    m$female
    ctab(table(m$female), addmargins=TRUE)
    

    [image]

R で CCA パッケージのインストール

  1. R の起動
  2. install.packages("CCA") の実行
    install.packages("CCA")
    

    [image]
  3. ミラーサイトの選択

    [image]
  4. library(CCA) の実行
    library(CCA)
    

    [image]

使ってみる

  1. R の起動
    cd /tmp
    R
    
  2. パッケージの読み込み
    library(CCA)
    
  3. データの入手
    m <- read.table("http://www.ats.ucla.edu/stat/R/dae/mmreg.csv", sep = ",", header = TRUE)
    

    [image]
  4. correlation

    下記の操作手順例では、3次元のベクトルのデータ X と5次元のベクトルのデータ Y の correlation を求めている

    X <- m[,1:3]
    Y <- m[,4:8]
    matcor(X,Y)
    

    [image]
  5. CCA の計算

    cc1[1] は canonical correlations, cc1[3:4] は canonical coefficients

    cc1 <- cc(X,Y)
    cc1[1]
    cc1[3:4]
    

    [image]
  6. canonical loadings の計算
    cc2 <- comput(X, Y, cc1)
    cc2[3:6]
    

    [image]

本サイトは金子邦彦研究室のWebページです.サイトマップは,サイトマップのページをご覧下さい. 本サイト内の検索は,サイト内検索のページをご利用下さい.

問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]