-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathIrisの個体差.Rmd
91 lines (65 loc) · 3.87 KB
/
Irisの個体差.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
---
title: "Irisの個体差について（インタラクティブなレポート例）"
author: "露崎弘毅 <[email protected]>"
date: "2016年4月25日"
output:
slidy_presentation: default
ioslides_presentation: default
beamer_presentation:
pandoc_args: --latex-engine=xelatex
mainfont: Hiragino Kaku Gothic Pro
header-includes: null
footer: "Copyright (c) 2016, Koki Tsuyuzaki"
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
## 背景・目的
Rのdata(iris)コマンドで呼び出されるirisデータは、Iris setosa, Iris versicolor, Iris virginica3種の（**図.1**）、萼片（Sepal）と花弁（Petal）の幅と長さを計測したものである（**図.2**）。
irisデータは、テストデータとして多用されているが、その内容、特に個体差の詳細を調べているものは少ないので調べた。
## 手法
irisデータを主成分分析し、その結果を**インタラクティブ**な図として可視化することで、外れ値である可能性がある個体番号を取得する。
ここで、インタラクティブな図とは、図のズームイン、ズームアウト、スライド、回転など、ユーザーの操作に反応して、何らかのアクションをする、静止画ではない図である。
## 結果
可視化ツールとして、pairs, ggpairs, pairsD3, plotlyを利用した。
まず、後でデータ点を色付けするために、色の設定をおこなった。setosaには赤、versicolorには緑、virginicaには青を指定する、iris.colorというベクトルを作った。
```{r}
iris.color <- c(rep(rgb(1,0,0,0.5), 50), rep(rgb(0,1,0,0.5), 50), rep(rgb(0,0,1,0.5), 50))
```
irisをpairsとggpairs関数を使い、ペアプロットで可視化した。setosaの中に、他よりも萼片の幅が小さい外れ値な個体があるように見えた。
```{r}
# ペアプロット
pairs(iris[,1:4], col=iris.color, pch=16, cex=2)
# ペアプロット（GGally）
library("GGally")
ggpairs(iris, mapping = ggplot2::aes(color=Species, alpha=0.5))
```
上記の関数は、インタラクティブではないため、外れ値個体の個体番号は取得できない。そこで、ここでは、pairsD3やplotlyを使った。ただし、plotlyは、色の設定が難しかったため、特に設定せずに可視化したところ、setosaが青、versicolorがオレンジ、virginivaは緑になった。
```{r}
# ペアプロット（pairsD3）
library("pairsD3")
pairsD3(iris[,1:4], group=iris[,5], col=c("red", "green", "blue"))
# PCA
iris.pca <- prcomp(t(iris[,1:4]), scale=TRUE)
# 3Dプロット（plotly）
library("plotly")
plot_ly(as.data.frame(iris.pca$rotation[,1:3]), x=PC1, y=PC2, z=PC3, type="scatter3d", mode="markers", text=rownames(iris), color=iris[,5])
```
これらの図の外れ値個体にカーソルを合わせることで、外れ値個体は、42番目の個体であることがわかった。
## 考察
42番目の個体の花弁の長さ・幅はともに、他の個体と同程度であるのに対し、萼片は、長さ・幅ともに小さいようである。この個体だけ何か変異が起きているかもしれない。
```{r, echo=FALSE}
# ペアプロット
pairs(iris[,1:4], col=iris.color, pch=16, cex=2)
```
## 環境
```{r}
sessionInfo()
```
```{r timelog}
Sys.time()
```