3次元の多次元尺度構成法
この演習では、wine データのすべての数値列に対して多次元尺度構成法（MDS）を実行し、3次元で表現します。
この演習はコースの一部です
Rによる多変量確率分布
演習の手順
- ワインの種類が含まれる最初の列を除いた残りのすべての列について距離行列を計算し、
wine.distというオブジェクトに代入します。 - データの多次元尺度構成法を実行し、距離を3次元で表現します。
scatterplot3d()関数を使って結果をプロットし、ワインの種類ごとに色分けします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate distance
wine.dist <- dist(___[,-1])
# Perform multidimensional scaling
mds.wine <- cmdscale(___)
mds.wine_df <- data.frame(mds.wine)
# Plot the representation of the data in three dimensions
scatterplot3d(___, color = ___, pch = 19, type = "h", lty.hplot = 2)