今日はMSDを試した。内容のメモ。
・各要素における距離行列（類似度）を求める：ユーグリッド距離が一般的
・距離行列からn次元のマップを求める
・2次元に投影して図を描く
この手続きで個人の選好の類似度を分類できる。
すでに過去にやっている人がいっぱいいた。
Bennett, J. F., & Hays, W. L. (1960). Multidimensional unfolding: Determining the dimensionality of
ranked preference data. Psychometrika, 25, 27-43.
自己紹介
- 山田洋
- 動物やヒトを対象に神経経済学の研究を行っています。神経経済学には神経科学,経済学,心理学の知識を用います。興味のある方は、h-yamada_at_md.tsukuba.ac.jp へご連絡下さい。筑波大学です。博士前期・後期課程の研究指導担当教員となっています。twitter: @Hiroshi12337131
0 件のコメント:
コメントを投稿