在推文有说过 不过还是讲细一点 在之前接触的领域中(生资)，这类的图通常是为了看数个个体间的相似度 类如测带有大量基因表现量的癌症晶片之间的相似性，可能会用皮尔森相关系数 因为一轮比下去，最後也会自己跟自己比较，这样会有个单向群集(One-way clustering) 的对称矩阵 在数据科学方面，玉山资料科学团队也有做类似的矩阵热图 大概就是这样子的应用。 https://www.ithome.com.tw/news/108614 内文:除了分行的差异，玉山银行也想要了解各分行间的相似程度。洪采襄表示，除了用二维图 表来分析外，玉山也利用分群技术，如根据存款、信用卡、贷款，以及财富管理等四构面 ，并且用颜色来呈现各分行之间的相似程度，来提供更直觉的视觉化呈现。 例如，若想要台北将近30间分中，其中两间的特性时，则在横轴寻找A分行，纵轴则找到B 分行，在相似度矩阵中寻找A与B的交集点。 若此交集点的颜色愈偏红色，代表A、B的相似度越高。反之，如果交集点偏向黄色，相似 度则比较低。此外，在相似度矩阵中，也可以利用分群，将特性相似的分行绘制在相邻区 域。 ※ 引述《peter308 (pete)》之铭言： : 在处理庞大的数据的时候 : 经常会透过分团(Clique, cluster analysis) 来将数据做分类 : 我最近有观察到这种分团问题都会附带一个关联矩阵 : 这个矩阵的长相大致上如下: : https://i.imgur.com/IgE8Y75.jpg : 因为我之前修群论的时候 : 对於这样的图形常常接触 : 像有一本量子力学的教科书的封面就是这类型的矩阵 : https://i.imgur.com/I9Aa6cU.jpg : 通常有这样的图形出现就表示系统有某种对称性! : 不知道各位在数据科学领域(非我的专长) : 可有听过有什麽样的对称性的状况或是讨论吗?? : 感谢!! -- 你我相逢在深夜的BBS 你有你的 我有我的 想法 不认同也好 但不可否认 在这巧遇时交流的思绪 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 39.8.128.47 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1525843190.A.60D.html ※ 编辑: p122607 (39.8.128.47), 05/09/2018 13:20:49