関連性データの解析法―多次元尺度構成法とクラスター分析法 [単行本]

関連性データの解析法―多次元尺度構成法とクラスター分析法 の 商品概要

• 目次

  第1章　関連性データと解析法の概要
  1.1　はじめに
  1.2　関連性データの収集と形式
  1.3　多次元尺度構成とメトリック
  1.4　クラスター分析とメトリック
  1.5　尺度水準とデータ変換
  1.6　多変量データからの関連性データの生成
  1.7　多次元尺度の構成
  1.8　分類とクラスタリング
  1.9　設問
  
  第2章　計量的多次元尺度構成法
  2.1　はじめに
  2.2　基礎的な理論
  2.3　非類似性データの多次元尺度構成法
  2.4　類似性データの多次元尺度構成法
  2.5　数値例と設問
  
  第3章　準計量的多次元尺度構成法
  3.1　はじめに
  3.2　一次元尺度の構成
  3.3　多次元尺度の構成
  3.4　基本方程式の性質
  3.5　次元数と適合度の関係
  3.6　数値例と設問
  
  第4章　非計量的多次元尺度構成法
  4.1　はじめに
  4.2　非計量的アプロ－チ
  4.3　単調回帰のアルゴリズム
  4.4　非計量的手法の理論的背景
  4.5　数値例と設問
  
  第5章　階層的クラスター分析法
  5.1　はじめに
  5.2　階層的クラスタリング法
  5.3　クラスタリング結果の表現
  5.4　クラスター数の決定
  5.5　クラスタリング法の性質
  5.6　数値例と設問
  
  第6章　非階層的クラスター分析法
  6.1　はじめに
  6.2　移動中心法
  6.3　交換法
  6.4　接続法
  6.5　クラスタリング結果の表現
  6.6　クラスター数の決定
  6.7　数値例と設問
  
  第7章　クラスタリングの評価法
  7.1　はじめに
  7.2　階層構造の評価
  7.3　分割の評価
  7.4　クラスタリング法の評価
  7.5　数値例と設問
  
  参考文献
  
  索引

• 出版社からのコメント

  2種類の分析法の有機的な併用について解説

• 内容紹介

  　社会現象や心理現象を扱うさまざまな学問分野あるいは応用分野で、二者関係を示すデータは多種多様に存在し、それらを分析する需要は多い。二者間の類似性、混同率、連関性、心理的距離、社会的距離などを示すデータは、総称して関連性データと呼ばれる。関連性データの分析には、多次元尺度構成のアプローチと、クラスター分析のアプローチがある。
  　本書は多様な分野での教育、研究、実務、またソフトウェアの設計などに役立つものと期待される。各章には数値例と設問が準備され、理解を深める工夫がなされている。なお、前提とする知識は、線形代数と統計学の基礎である。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  齋藤 堯幸(サイトウ タカユキ)
  １９６５年東京大学理学部卒業。東京工業大学名誉教授・工学博士。専攻は統計科学
  
  宿久 洋(ヤドヒサ ヒロシ)
  １９９０年九州大学大学院総合理工学研究科修士課程修了。同志社大学文化情報学部助教授・博士（工学）。専攻は統計科学

関連性データの解析法―多次元尺度構成法とクラスター分析法 の商品スペック