minoue-xx / matlab-example-for-an-introduction-to-data-visualization

see MATLAB Online で開く手順

本リポジトリについて

本リポジトリは、江崎貴裕著『指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術』（ソシム）のサンプルコードを公開するためのリポジトリです。

• 動作確認は MATLAB R2023b で実施しています。
• 各サンプルコードは markdown 版 (md、閲覧用) と MATLAB スクリプト版 (mlx) を用意しています。後者は MATLAB で実行できます。
• MATLAB Online で開く場合は MathWorks アカウントでのログインが必要です（MATLAB Online で開く手順）
• markdown は export 関数で mlx ファイルから直接生成しています。 例:

export('chapter6_2.mlx',Format='markdown',EmbedImages=false)

参考

• 筆者による Python コードtkEzaki/data_visualization
• Rによる実装 https://morimotoosamu.github.io/data_visualization/

ご利用に際して　

• 各章の図版を作成するためのコードが各フォルダに入っています。各 MATLAB ファイルは独立して動くようになっているので、個別に取り出して実行できます。
• 本書の中で用いられている図版と厳密に同じ図にはならないことに注意してください。

コード一覧

以下のリンクをクリックすると MATLAB Online にファイルをクローンして開くことができます（ライセンス不要ですが MathWorks アカウントを作成する必要があります。）

章ごとに開く場合はそれぞれのリンクをクリックしてください。

Chapter (link to markdown)	Open in MATLAB Online
1.1 データを可視化するということ
1.2 可視化の効果を考える
1.3 可視化で読み取れるロジック
2.1 数量と図形の大きさを紐付る
2.2 大きさを比較する
2.3 標本を視えるようにする
3.1 分布の特徴をとらえる
3.2 線で特徴をとらえる
3.3 ２変数の関係をとらえる
4.1 三つ以上の変数の可視化
4.2 ネットワークをとらえる
4.3 「まとめる」可視化
5.1 分布と統計量
5.2 ばらつきをとらえる
5.3 分布の形をとらえる
6.1 「近いか遠いか」をとらえる
6.2 分布同士の距離を測る
6.3 ペアになった分布間の距離指標
6.4 「つながり」をとらえる
7.1 時間的なパターンをとらえる
7.2 空間データのパターンをとらえる
7.3 ネットワークのパターンをとらえる
8.1 効果的な可視化のテクニック
8.2 指標化から可視化の戦略を考える
8.3 可視化されたデータの解釈学

MATLAB Online で開く手順

コード chapter1-1.mlx (1.1 データを可視化するということ) を開くまでのステップを紹介します。

1. をクリック

2. MathWorks アカウントでログインします。持ってない場合は新たに作成してください。登録メールアドレスに送付されるコードを使った認証ステップもあります。

   

3. MATLAB Online へようこそ。「続行」をクリック。

   

4. 「保存して開く」をクリックすると、本レポジトリの内容を MATLAB Drive にクローンします。

   

5. 数秒かかりますがクローンされます。

   

6. ここでは chapter1 を double-click、chapter1-1.mlx を double-click で開いています。右上に実行ボタンから実行。

   

License

MIT

MATLAB の構文（Syntax) について

MATLAB コードの書き方についていくつか注意点？ポイントを記載します。 他わかりにくい点、間違いやすい点などありましたら issue でご指摘ください。

関数のオプション設定について

(todo)

string 型と char 型について

(todo)

複数のプロットを表示する tiledlayout について

(todo)

Todo list

• 図 1.2.3 重要なつながりだけ抜き出す
• 図 1.2.4 全体の関係性パターンを見つける
• 図 1.2.5 様々なデータの並べ方, 日本の地図プロット
• 図 2.1.3 ツリーマップによるグループ情報の付与
• 図 2.3.2 様々な標本の可視化, バイオリンプロット
• 図 4.1.3 変数ごとに個別に可視化する方法, バイオリンプロット
• 図 4.2.4 様々なレイアウトによるネットワーク描画
• 図 4.3.1 クラスターマップによるデータの可視化
• 図 4.3.3 様々なクラスタリング手法
• 図 4.3.4 多変数をペアプロットで見る, データ生成
• 図 4.3.6 画像データの次元削減, MDS, UMAPによる次元圧縮
• 図 4.3.7 HMM による時系列解析
• 図 5.3.1 歪度と尖度
• 図 7.1.3 フーリエ変換で周波数の情報を取り出す(データが必要)
• 図 7.1.4 周波数の時間変化を見る(データが必要)
• 図 7.1.5 心電図データの分析(データが必要)
• 図 7.2.1 ボロノイ図による空間の分割
• 図 7.3.2 様々なネットワーク指標の計算例