バイオ・データ・マイニング/Rでスペクトラル・クラスタリングを使う のバックアップ差分(No.1)

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  • 1 (2012-11-27 (火) 14:00:28)
  • 2 (2012-11-27 (火) 14:40:02)
  • 3 (2012-11-28 (水) 09:42:07)
  • 4 (2013-12-23 (月) 09:25:42)
  • 5 (2013-12-23 (月) 09:25:42)

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*はじめに [#f4553c33]
『Rによるバイオインフォマティクスデータ解析』の7.10節「スペクトラル・クラスタリング」を参考にして，スペクトラル・クラスタリングを行います．
#html{{
<iframe src="http://rcm-jp.amazon.co.jp/e/cm?t=tohgoroh-22&o=9&p=8&l=as1&asins=4320057082&ref=tf_til&fc1=444B4C&IS2=1&lt1=_blank&m=amazon&lc1=444B4C&bc1=FFFFFF&bg1=FFFFFF&f=ifr" style="width:120px;height:240px;" scrolling="no" marginwidth="0" marginheight="0" frameborder="0"></iframe>
}}


*準備 [#e03b8e43]

Rのインストールについては，次のページを見てください．
-[[MacでRを使う>機械学習/MacでRを使う]]
-[[WindowsでRを使う>機械学習/WindowsでRを使う]]


[math]k[/math]平均法が苦手なデータとして，二重円のデータを作成します．
-4から4までの一様乱数を1,000個ずつ生成し，半径3から4の範囲にあるデータをc2，半径1から2の範囲にあるデータをc1とします．
#geshi((rsplus){{
> x = runif(1000) * 8 - 4
> y = runif(1000) * 8 - 4
> data = cbind(x, y)
> c2 = (x^2 + y^2) < 16 & (x^2 + y^2) > 9
> c1 = (x^2 + y^2) <  4 & (x^2 + y^2) > 1
> logo = data[(c2 | c1),]
> plot(logo)
}}




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*参考文献 [#y0547ce9]

#html{{
<iframe src="http://rcm-jp.amazon.co.jp/e/cm?t=tohgoroh-22&o=9&p=8&l=as1&asins=4320057082&ref=tf_til&fc1=444B4C&IS2=1&lt1=_blank&m=amazon&lc1=444B4C&bc1=FFFFFF&bg1=FFFFFF&f=ifr" style="width:120px;height:240px;" scrolling="no" marginwidth="0" marginheight="0" frameborder="0"></iframe>
}}

-[[クラスタリングとは（クラスター分析とは）:http://www.kamishima.net/jp/clustering/]] - 神嶌敏弘さん