#### Stochastik IV, Übungsblatt 6 ### Aufgabe 5 library(MASS) ## Teilaufgabe (a) # 1D klassische multidimensionale Skalierung eurodist.klassisch.k1 <- cmdscale(eurodist, k = 1) plot(eurodist.klassisch.k1[, 1], rep(0, length(eurodist.klassisch.k1[,1])), main = "Klassische multidimensionale Skalierung (k = 1)", xlab = "", ylim = c(0, 1), yaxt = "n", ylab = "", pch = "+", col = "blue") text(eurodist.klassisch.k1[, 1], ((1:21) / 21), names(eurodist.klassisch.k1[, 1]), cex = 0.8, col = "blue") # 2D klassische multidimensionale Skalierung eurodist.klassisch.k2 <- cmdscale(eurodist, k = 2) windows() plot(eurodist.klassisch.k2[, 1], (- eurodist.klassisch.k2[, 2]), main = "Klassische multidimensionale Skalierung (k = 2)", xlab = "", ylab = "", pch = "+", col = "blue") text(eurodist.klassisch.k2[, 1], (- eurodist.klassisch.k2[, 2]) + 100, names(eurodist.klassisch.k2[, 1]), cex = 0.8, col = "blue") ## Teilaufgabe (b) windows() par(mfrow = c(1,3)) # Klassisch plot(rep(0, 21), cmds.p <- cmdscale(eurodist, k = 1), main = "Klassisch", xlab = "", xaxt = "n", ylab = "", type = "n") text(rep(0, 21), cmds.p, labels(eurodist), col = "blue") # Sammon plot(rep(0, 21), smds.p <- sammon(eurodist, k = 1)$points, main = "Sammon", xlab = "", xaxt = "n", ylab = "", type = "n") text(rep(0, 21), smds.p, labels(eurodist), col = "blue") # Nicht-metrisch plot(rep(0, 21), imds.p <- isoMDS(eurodist, matrix(runif(21, -2000, 2000), 21, 1), k = 1)$points, main = "Nicht-metrisch", xlab = "", xaxt = "n", ylab = "", type = "n") text(rep(0, 21), imds.p, labels(eurodist), col = "blue") ## Teilaufgabe (c) # Da die Abbildung auf der Folie Seite 171 auf einer zufälligen Startkonfiguration basiert, # zu der der sogenannte 'Keim' (Seed) nicht bekannt ist, kann sie nicht reproduziert werden. # Je nach (zufälliger) Startkonfiguration weichen die Ergebnisse der - hier - # 'isotonic Kruskal-Shepard' multidimensionalen Skalierung sogar stark voneinander ab. # Damit bestätigt sich mitunter auch jene Bemerkung auf der Folie Seite 174.