> seiseki <- read.csv("Cluster.csv")#第７回のデータを使用
> seiseki
X Math Sci Japan Eng Social
1 Tanaka 89 90 67 46 50
2 Sato 57 70 80 85 90
3 Suzuki 80 90 35 40 50
4 Honda 40 60 50 45 55
5 Kawabata 78 85 45 55 60
6 Yoshino 55 65 80 75 85
7 Saito 90 85 88 92 95
> (dist(seiseki))
1 2 3 4 5 6
2 75.21170
3 37.00270 88.85269
4 65.87260 70.26237 57.70615
5 31.19615 66.55224 23.34095 51.60233
6 69.42046 13.59412 82.88546 59.49790 61.76407
7 74.36128 41.74207 95.89369 100.26764 74.19164 49.93596
警告メッセージ:
dist(seiseki) で: 強制変換により NA が生成されました
>
> library(MASS)
> ss2 <- isoMDS(dist(seiseki))#非計量MDS
initial value 2.147375
iter 5 value 0.456658
iter 10 value 0.077648
final value 0.002633
converged
警告メッセージ:
dist(seiseki) で: 強制変換により NA が生成されました
> plot(ss2$points[,1:2],type="n")
> text(ss2$points[,1:2],as.character(seiseki$X))
>
> seiseki2 <- read.csv("Cluster2.csv")
> seiseki2
X Tanaka Sato Suzuki Honda Kawabata Yoshino Saito
1 Math 89 57 80 40 78 55 90
2 Sci 90 70 90 60 85 65 85
3 Japan 67 80 35 50 45 80 88
4 Eng 46 85 40 45 55 75 92
5 Social 50 90 50 55 60 85 95
> (dist(seiseki2))
1 2 3 4
2 31.05755
3 74.49640 79.91424
4 77.02319 82.35810 27.40177
5 75.47185 73.67884 32.74141 20.70197
警告メッセージ:
dist(seiseki2) で: 強制変換により NA が生成されました
> ss22 <- isoMDS(dist(seiseki2))#非計量MDS
initial value 1.635836
iter 5 value 0.159836
iter 5 value 0.000000
iter 5 value 0.000000
final value 0.000000
converged
警告メッセージ:
dist(seiseki2) で: 強制変換により NA が生成されました
> plot(ss22$points[,1:2],type="n")
> text(ss22$points[,1:2],as.character(seiseki2$X))
