ChatGPTとPythonで学ぶ 多次元尺度構成法 (MDS)



皆さんこんにちは。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ 多次元尺度構成法」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。

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### **assistant**:

こんにちは。よろしくお願いします。

多次元尺度構成法（MDS：Multi-dimensional Scaling）は、高次元のデータを低次元（例えば、2次元や3次元）に縮小するための技術で、主にデータの可視化に使われます。

多次元尺度構成法の主な目的は、高次元空間での個々のデータポイント間の距離（または類似度）を、低次元空間で可能な限り保持することです。

それでは、Pythonを使って多次元尺度構成法を実装する方法について話しましょう。まずは必要なライブラリをインポートします：

```python
import numpy as np
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
```
ここで、`numpy`は数値計算、`MDS`は多次元尺度構成法、`load_iris`はアイリスデータセットを読み込むための関数、`matplotlib.pyplot`は結果を描画するためのライブラリです。

次に、アイリスデータセットを読み込みます：

```python
iris = load_iris()
X = iris.data
```
アイリスのデータセットは150のサンプルを持ち、それぞれ4つの特徴を持っています。つまり、4次元空間のデータです。

次に、多次元尺度構成法を適用して、4次元空間のデータを2次元に縮小します：

```python
mds = MDS(n_components=2)
X_transformed = mds.fit_transform(X)
```
ここで、`n_components=2`はデータを2次元空間に縮小することを指定しています。

最後に、縮小されたデータを描画します：

```python
plt.scatter(X_transformed[:, 0], X_transformed[:, 1], c=iris.target)
plt.show()
```

![output_3_0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/b5c61ad2-d24b-74f4-96b0-831e55192c9b.png)


以上が、Pythonを用いた多次元尺度構成法の基本的な使い方です。また、`MDS`はデータの類似性だけでなく、データ間の「非類似性（距離）」に基づいても尺度を構成できます。データ間の「非類似性（距離）」は、事象間の直接的な距離、時間的な距離、あるいは心理的な距離など、多様な形で表現できます。

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### **user**:

多次元尺度構成法は、他の次元削減手法と比べてどのような利点・欠点がありますか？詳しく教えてください。

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### **assistant**:

多次元尺度構成法(MDS)には以下のような利点と欠点があります。

【利点】

1. 直感的な解釈：MDSは高次元データを低次元（通常は2次元または3次元）にマッピングするため、結果は人間が理解しやすい座標空間で表現できます。これにより、データセットの全体的な構造を直感的に理解するのに役立ちます。

2. 非線形の関係も捉えることができます：PCAや線形判別分析（LDA）などの線形次元削減手法とは異なり、MDSは非線形の関係性も捉えることができます。

3. 類似性・非類似性の任意の定義：MDSは、データポイント間の相互関係を任意に定義できます。データ間の類似性をユークリッド距離、マハラノビス距離、コサイン類似度など、さまざまな方法で定義できます。

【欠点】

1. 計算量：多次元尺度構成法は計算量が大きく、大規模なデータセットに対しては非効率的です。

2. 結果の一貫性：異なる初期値から始めると、MDSの結果は異なる可能性があります。これはMDSがローカル最適解に収束するためです。

3. 特徴の解釈性：MDSでは新たに生成される次元の具体的な解釈が難しい。これは、元の特徴空間の次元同士の明確な関係が出来上がる次元には存在せず、元の特徴空間からの「距離」を保つことが目的であるためです。

4. データ構造の保持：MDSは高次元データから低次元データに変換する際に、もともとのデータの構造を完全に保持するわけではありません。結果的にいくつかの情報は失われます。これは次元削減の手法を用いる際の一般的な欠点でもあります。

以上が多次元尺度配置法の主な利点と欠点ですが、それぞれの利点と欠点は使用するシーンやデータにより異なる重要性を持ちます。従って、適切な次元削減手法を選択するためには、手法自体の理解とともに、自分のデータと課題理解が求められます。

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### **user**:

５つのデータセット（イリスのデータセット、ペンギンのデータセット、make_moonsデータセット、make_circlesデータセット、make_classificationデータセット）に対して、３つの手法（PCA、カーネルPCA、多次元尺度配置法）で次元削減した結果を5x3のsubplotで可視化して比較するようなPythonコードを書いてください。

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### **assistant**:

以下に、5つのデータセットに対して3つの手法で次元削減した結果を5x3のsubplotで可視化するPythonコードを記述します。必要なライブラリを先ずインポートして、それぞれのデータセットを読み込み、次元削減を行って結果をプロットする関数を定義してから、すべてのデータセットと次元削減手法に対してその関数を実行します。

```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.datasets import load_iris, make_moons, make_circles, make_classification
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt

# Load iris dataset
iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target

# Load penguins dataset
penguins = sb.load_dataset('penguins').dropna()
X_penguins = penguins.iloc[:,0:4].values
y_penguins = pd.Categorical(penguins['species']).codes

# Load make_moons, make_circles and make_classification datasets
X_moons, y_moons = make_moons(random_state=0)
X_circles, y_circles = make_circles(random_state=0)
X_class, y_class = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# List of datasets
datasets = [(X_iris, y_iris), 
            (X_penguins, y_penguins), 
            (X_moons, y_moons), 
            (X_circles, y_circles), 
            (X_class, y_class)]

# List of dimension reduction methods
methods = [(PCA(n_components=2), "PCA"), 
           (KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf'), "KernelPCA"), 
           (MDS(n_components=2), "MDS")]

# Function to apply dimension reduction and plot
def apply_and_plot(datasets, methods):
    fig, axes = plt.subplots(len(datasets), len(methods), figsize=(15, 15))
    for i, (X, y) in enumerate(datasets):
        for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
            X_reduced = method.fit_transform(X)
            axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
            axes[i, j].set_title(f'{method_name}')
        axes[i, 0].set_ylabel([dataset_name])  
    plt.show()

# Apply and plot
apply_and_plot(datasets, methods)
```



ここでは、Seabornのpenguinsデータセットを読み込んでいます。データは4つの特徴量（カテゴリーデータと数値データが混在）とカテゴリーデータのラベルからなります。

また、KernelPCAはカーネルトリックを使用して非線形な次元削減を実行します。ここでは「rbf」（Radial basis function）カーネルを指定しています。

以上で、5つのデータセットをそれぞれPCA、カーネルPCA、MDSで次元削減し、結果を5x3のグリッドにプロットするプログラムが完成です。結果を視覚的に比較することで、それぞれの手法がどのようなデータに対して有効かの理解を深めることができます。

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### **user**:

次のエラーを修正したコードを書いてください。

```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.datasets import load_iris, make_moons, make_circles, make_classification
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt

# Load iris dataset
iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target

# Load penguins dataset
penguins = sb.load_dataset('penguins').dropna()
X_penguins = penguins.iloc[:,0:4].values
y_penguins = pd.Categorical(penguins['species']).codes

# Load make_moons, make_circles and make_classification datasets
X_moons, y_moons = make_moons(random_state=0)
X_circles, y_circles = make_circles(random_state=0)
X_class, y_class = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# List of datasets
datasets = [(X_iris, y_iris), 
            (X_penguins, y_penguins), 
            (X_moons, y_moons), 
            (X_circles, y_circles), 
            (X_class, y_class)]

# List of dimension reduction methods
methods = [(PCA(n_components=2), "PCA"), 
           (KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf'), "KernelPCA"), 
           (MDS(n_components=2), "MDS")]

# Function to apply dimension reduction and plot
def apply_and_plot(datasets, methods):
    fig, axes = plt.subplots(len(datasets), len(methods), figsize=(15, 15))
    for i, (X, y) in enumerate(datasets):
        for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
            X_reduced = method.fit_transform(X)
            axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
            axes[i, j].set_title(f'{method_name}')
        axes[i, 0].set_ylabel([dataset_name])  
    plt.show()

# Apply and plot
apply_and_plot(datasets, methods)
```

---

### **assistant**:

あなたのコードで問題となっている部分は、`dataset_name`が定義されていない部分だと思われます。 `dataset_name`はそれぞれのデータセットに対応する名前のリストを作成し、それを`apply_and_plot`関数の`for`ループで使用することで解決できます。

以下に修正したコードを示します。

```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.datasets import load_iris, make_moons, make_circles, make_classification
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt

# Load iris dataset
iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target

# Load penguins dataset
penguins = sb.load_dataset('penguins').dropna()
X_penguins = penguins.iloc[:,0:4].values
y_penguins = pd.Categorical(penguins['species']).codes

# Load make_moons, make_circles and make_classification datasets
X_moons, y_moons = make_moons(random_state=0)
X_circles, y_circles = make_circles(random_state=0)
X_class, y_class = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# List of datasets
datasets = [(X_iris, y_iris), 
            (X_penguins, y_penguins), 
            (X_moons, y_moons), 
            (X_circles, y_circles), 
            (X_class, y_class)]

# The names of datasets
dataset_names = ['iris', 'penguins', 'moons', 'circles', 'classification']

# List of dimension reduction methods
methods = [(PCA(n_components=2), "PCA"), 
           (KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf'), "KernelPCA"), 
           (MDS(n_components=2), "MDS")]

# Function to apply dimension reduction and plot
def apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names):
    fig, axes = plt.subplots(len(datasets), len(methods), figsize=(15, 15))
    for i, (X, y) in enumerate(datasets):
        for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
            X_reduced = method.fit_transform(X)
            axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
            axes[i, j].set_title(f'{method_name}')
        axes[i, 0].set_ylabel([dataset_names[i]]) # here we use the dataset name  
    plt.show()

# Apply and plot
apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)
```

なお、`sb.load_dataset('penguins')`はSeabornライブラリに依存しています。すべての環境がこのサンプルデータセットにアクセスできるわけではないことに注意してください。また、これらの手法はいくらか計算が必要なので、実行にはいくらかの時間がかかる可能性があります。

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### **user**:

次のエラーを修正したコードを書いてください。

```
/usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/manifold/_mds.py:298: FutureWarning: The default value of `normalized_stress` will change to `'auto'` in version 1.4. To suppress this warning, manually set the value of `normalized_stress`.
  warnings.warn(
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[6], line 51
     48     plt.show()
     50 # Apply and plot
---> 51 apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)

Cell In[6], line 44, in apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)
     42 for i, (X, y) in enumerate(datasets):
     43     for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
---> 44         X_reduced = method.fit_transform(X)
     45         axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
     46         axes[i, j].set_title(f'{method_name}')

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_set_output.py:157, in _wrap_method_output.<locals>.wrapped(self, X, *args, **kwargs)
    155 @wraps(f)
    156 def wrapped(self, X, *args, **kwargs):
--> 157     data_to_wrap = f(self, X, *args, **kwargs)
    158     if isinstance(data_to_wrap, tuple):
    159         # only wrap the first output for cross decomposition
    160         return_tuple = (
    161             _wrap_data_with_container(method, data_to_wrap[0], X, self),
    162             *data_to_wrap[1:],
    163         )

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:1152, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs)
   1145     estimator._validate_params()
   1147 with config_context(
   1148     skip_parameter_validation=(
   1149         prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation
   1150     )
   1151 ):
-> 1152     return fit_method(estimator, *args, **kwargs)

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/decomposition/_pca.py:460, in PCA.fit_transform(self, X, y)
    437 @_fit_context(prefer_skip_nested_validation=True)
    438 def fit_transform(self, X, y=None):
    439     """Fit the model with X and apply the dimensionality reduction on X.
    440 
    441     Parameters
   (...)
    458     C-ordered array, use 'np.ascontiguousarray'.
    459     """
--> 460     U, S, Vt = self._fit(X)
    461     U = U[:, : self.n_components_]
    463     if self.whiten:
    464         # X_new = X * V / S * sqrt(n_samples) = U * sqrt(n_samples)

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/decomposition/_pca.py:483, in PCA._fit(self, X)
    477 if issparse(X):
    478     raise TypeError(
    479         "PCA does not support sparse input. See "
    480         "TruncatedSVD for a possible alternative."
    481     )
--> 483 X = self._validate_data(
    484     X, dtype=[np.float64, np.float32], ensure_2d=True, copy=self.copy
    485 )
    487 # Handle n_components==None
    488 if self.n_components is None:

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:605, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, cast_to_ndarray, **check_params)
    603         out = X, y
    604 elif not no_val_X and no_val_y:
--> 605     out = check_array(X, input_name="X", **check_params)
    606 elif no_val_X and not no_val_y:
    607     out = _check_y(y, **check_params)

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/validation.py:915, in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name)
    913         array = xp.astype(array, dtype, copy=False)
    914     else:
--> 915         array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp)
    916 except ComplexWarning as complex_warning:
    917     raise ValueError(
    918         "Complex data not supported\n{}\n".format(array)
    919     ) from complex_warning

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_array_api.py:380, in _asarray_with_order(array, dtype, order, copy, xp)
    378     array = numpy.array(array, order=order, dtype=dtype)
    379 else:
--> 380     array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype)
    382 # At this point array is a NumPy ndarray. We convert it to an array
    383 # container that is consistent with the input's namespace.
    384 return xp.asarray(array)

ValueError: could not convert string to float: 'Adelie'
```

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### **assistant**:

与えられたエラーメッセージは、次元削減手法が文字列をfloatに変換できないということを示しています。これは、'penguins'データセットにカテゴリカルな文字列データが含まれているためです。

各次元削減手法（PCA、カーネルPCA、MDS）は数値データのみを処理するため、文字列データを事前に数値に変換する必要があります。ですので、penguins データセットの 'species' 列を文字列ではなく数値にするためにLabelEncoderを使用します。

こちらが修正したコードです。
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.datasets import load_iris, make_moons, make_circles, make_classification
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt

# Load iris dataset
iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target

# Load penguins dataset
penguins = sb.load_dataset('penguins').dropna()

# Apply LabelEncoder on the 'species' column 
le = LabelEncoder()
penguins['species'] = le.fit_transform(penguins['species'])

X_penguins = penguins.iloc[:,0:4].values
y_penguins = pd.Categorical(penguins['species']).codes

# Load make_moons, make_circles and make_classification datasets
X_moons, y_moons = make_moons(random_state=0)
X_circles, y_circles = make_circles(random_state=0)
X_class, y_class = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# List of datasets
datasets = [(X_iris, y_iris), 
            (X_penguins, y_penguins), 
            (X_moons, y_moons), 
            (X_circles, y_circles), 
            (X_class, y_class)]

# The names of datasets
dataset_names = ['iris', 'penguins', 'moons', 'circles', 'classification']

# List of dimension reduction methods
methods = [(PCA(n_components=2), "PCA"), 
           (KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf'), "KernelPCA"), 
           (MDS(n_components=2, normalize_stress='auto'), "MDS")]

# Function to apply dimension reduction and plot
def apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names):
    fig, axes = plt.subplots(len(datasets), len(methods), figsize=(15, 15))
    for i, (X, y) in enumerate(datasets):
        for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
            X_reduced = method.fit_transform(X)
            axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
            axes[i, j].set_title(f'{method_name}')
        axes[i, 0].set_ylabel([dataset_names[i]])  
    plt.show()

# Apply and plot
apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)
```
上記のコードでは、``LabelEncoder``を追加して``penguins``データセットの``species``列から数値ラベルを生成しました。またMDS関数のパラメータ``normalized_stress``を``auto``にセットしました。これにより、将来バージョンでデフォルト値が変更されるという警告を抑制しました。

---

### **user**:

次のエラーを修正したコードを書いてください。

```
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[7], line 44
     39 dataset_names = ['iris', 'penguins', 'moons', 'circles', 'classification']
     41 # List of dimension reduction methods
     42 methods = [(PCA(n_components=2), "PCA"), 
     43            (KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf'), "KernelPCA"), 
---> 44            (MDS(n_components=2, normalize_stress='auto'), "MDS")]
     46 # Function to apply dimension reduction and plot
     47 def apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names):

TypeError: MDS.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize_stress'
```

---

### **assistant**:

このエラーメッセージは, MDS 描画器の初期化に `normalize_stress` という名前の予期しないキーワード引数が含まれていることを示しています。

MDS 描画器の公式ドキュメント(https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.MDS.html#sklearn.manifold.MDS) を参照すると、MDS 描画器には `normalize_stress` というパラメータが存在しないことがわかります。代わりに `dissimilarity` パラメータがあります。

そのため, MDS 描画器の初期化コード行を次のように修正する必要があります:

` (MDS(n_components=2, dissimilarity='euclidean'), "MDS")`

修正したコードは以下の通りです:

```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.datasets import load_iris, make_moons, make_circles, make_classification
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt

# Load iris dataset
iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target

# Load penguins dataset
penguins = sb.load_dataset('penguins').dropna()

# Apply LabelEncoder on the 'species' column 
le = LabelEncoder()
penguins['species'] = le.fit_transform(penguins['species'])

X_penguins = penguins.iloc[:,0:4].values
y_penguins = pd.Categorical(penguins['species']).codes

# Load make_moons, make_circles and make_classification datasets
X_moons, y_moons = make_moons(random_state=0)
X_circles, y_circles = make_circles(random_state=0)
X_class, y_class = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# List of datasets
datasets = [(X_iris, y_iris), 
            (X_penguins, y_penguins), 
            (X_moons, y_moons), 
            (X_circles, y_circles), 
            (X_class, y_class)]

# The names of datasets
dataset_names = ['iris', 'penguins', 'moons', 'circles', 'classification']

# List of dimension reduction methods
methods = [(PCA(n_components=2), "PCA"), 
           (KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf'), "KernelPCA"), 
           (MDS(n_components=2), "MDS")]

# Function to apply dimension reduction and plot
def apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names):
    fig, axes = plt.subplots(len(datasets), len(methods), figsize=(15, 15))
    for i, (X, y) in enumerate(datasets):
        for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
            X_reduced = method.fit_transform(X)
            axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
            axes[i, j].set_title(f'{method_name}')
        axes[i, 0].set_ylabel([dataset_names[i]])  
    plt.show()

# Apply and plot
apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)
```
この修正でエラーが解消されます。MDSのnormalize_stress'パラメータを削除しました。

---

### **user**:

次のエラーを修正したコードを書いてください。

---

### **assistant**:

申し訳ありませんが、エラーメッセージが表示されていないため、どのようなエラーが発生しているか判断することができません。エラーメッセージを示すか、発生している問題を具体的に説明していただけますか？ それにより、より適切なサポートを提供することができます。

---

### **user**:

```
/usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/manifold/_mds.py:298: FutureWarning: The default value of `normalized_stress` will change to `'auto'` in version 1.4. To suppress this warning, manually set the value of `normalized_stress`.
  warnings.warn(
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[8], line 58
     55     plt.show()
     57 # Apply and plot
---> 58 apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)

Cell In[8], line 51, in apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)
     49 for i, (X, y) in enumerate(datasets):
     50     for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
---> 51         X_reduced = method.fit_transform(X)
     52         axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
     53         axes[i, j].set_title(f'{method_name}')

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_set_output.py:157, in _wrap_method_output.<locals>.wrapped(self, X, *args, **kwargs)
    155 @wraps(f)
    156 def wrapped(self, X, *args, **kwargs):
--> 157     data_to_wrap = f(self, X, *args, **kwargs)
    158     if isinstance(data_to_wrap, tuple):
    159         # only wrap the first output for cross decomposition
    160         return_tuple = (
    161             _wrap_data_with_container(method, data_to_wrap[0], X, self),
    162             *data_to_wrap[1:],
    163         )

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:1152, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs)
   1145     estimator._validate_params()
   1147 with config_context(
   1148     skip_parameter_validation=(
   1149         prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation
   1150     )
   1151 ):
-> 1152     return fit_method(estimator, *args, **kwargs)

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/decomposition/_pca.py:460, in PCA.fit_transform(self, X, y)
    437 @_fit_context(prefer_skip_nested_validation=True)
    438 def fit_transform(self, X, y=None):
    439     """Fit the model with X and apply the dimensionality reduction on X.
    440 
    441     Parameters
   (...)
    458     C-ordered array, use 'np.ascontiguousarray'.
    459     """
--> 460     U, S, Vt = self._fit(X)
    461     U = U[:, : self.n_components_]
    463     if self.whiten:
    464         # X_new = X * V / S * sqrt(n_samples) = U * sqrt(n_samples)

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/decomposition/_pca.py:483, in PCA._fit(self, X)
    477 if issparse(X):
    478     raise TypeError(
    479         "PCA does not support sparse input. See "
    480         "TruncatedSVD for a possible alternative."
    481     )
--> 483 X = self._validate_data(
    484     X, dtype=[np.float64, np.float32], ensure_2d=True, copy=self.copy
    485 )
    487 # Handle n_components==None
    488 if self.n_components is None:

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:605, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, cast_to_ndarray, **check_params)
    603         out = X, y
    604 elif not no_val_X and no_val_y:
--> 605     out = check_array(X, input_name="X", **check_params)
    606 elif no_val_X and not no_val_y:
    607     out = _check_y(y, **check_params)

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/validation.py:915, in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name)
    913         array = xp.astype(array, dtype, copy=False)
    914     else:
--> 915         array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp)
    916 except ComplexWarning as complex_warning:
    917     raise ValueError(
    918         "Complex data not supported\n{}\n".format(array)
    919     ) from complex_warning

File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_array_api.py:380, in _asarray_with_order(array, dtype, order, copy, xp)
    378     array = numpy.array(array, order=order, dtype=dtype)
    379 else:
--> 380     array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype)
    382 # At this point array is a NumPy ndarray. We convert it to an array
    383 # container that is consistent with the input's namespace.
    384 return xp.asarray(array)

ValueError: could not convert string to float: 'Torgersen'
```

---

### **assistant**:

エラーメッセージは次元削減手法が文字列をfloatに変換できないと示しています。これは、'penguins'データセットに文字列データが含まれているためです（'island'）。これらの手法は数値データのみを処理するため、文字列データを事前に数値に変換する必要があります。この修正は、'island'列にLabelEncoderを適用することで実行できます。

以下に修正したコードを示します。

```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.datasets import load_iris, make_moons, make_circles, make_classification
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target
penguins = sb.load_dataset('penguins').dropna()

# Apply LabelEncoder on the 'species' and 'island' columns
le_species = LabelEncoder()
penguins['species'] = le_species.fit_transform(penguins['species'])

le_island = LabelEncoder()
penguins['island'] = le_island.fit_transform(penguins['island'])

X_penguins = penguins.iloc[:,0:4].values
y_penguins = pd.Categorical(penguins['species']).codes
X_moons, y_moons = make_moons(random_state=0)
X_circles, y_circles = make_circles(random_state=0)
X_class, y_class = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# List of datasets
datasets = [(X_iris, y_iris), 
            (X_penguins, y_penguins), 
            (X_moons, y_moons), 
            (X_circles, y_circles), 
            (X_class, y_class)]

# The names of datasets
dataset_names = ['iris', 'penguins', 'moons', 'circles', 'classification']

# List of dimension reduction methods
methods = [(PCA(n_components=2), "PCA"), 
           (KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf'), "KernelPCA"), 
           (MDS(n_components=2), "MDS")]

# Function to apply dimension reduction and plot
def apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names):
    fig, axes = plt.subplots(len(datasets), len(methods), figsize=(15, 15))
    for i, (X, y) in enumerate(datasets):
        for j, (method, method_name) in enumerate(methods):
            X_reduced = method.fit_transform(X)
            axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
            axes[i, j].set_title(f'{method_name}')
        axes[i, 0].set_ylabel([dataset_names[i]])  
    plt.show()

# Apply and plot
apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)

```

![output_8_1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/18084c30-4363-504c-54b4-de5c424d6107.png)


これによりすべてのカテゴリカル特徴量が数値に変換され、PCA、カーネルPCA、MDSを適用できます。

---

### **user**:

できました。ありがとうございます。でもPCAとMDSの違いがいまいち分からないですね。

---

### **assistant**:

PCA(主成分分析)とMDS(多次元尺度構成法)は共に高次元データを低次元空間にプロジェクションするための手法ですが、それぞれ異なる目的と仮定に基づいています。

1. **PCA(主成分分析)**:
PCAは、データの分散が最大化されるような新しい特徴空間を見つけることを目指しています。PCAは、元の特徴空間の直交軸（主成分）を見つけることで、次元を削減します。最初の主成分は、データの分散が最大となる方向を捉え、次の主成分はその直交方向で最大の分散を捉え、以下同様に進みます。

2. **MDS(多次元尺度構成法)**:
一方で、MDSはデータ点間の距離（または類似性）を保存することを目的としています。MDSは、高次元空間での各データ点間の距離（または類似性）をなるべく保持したまま、データを低次元空間に射影します。

要するに、PCAは変数の分散を保持しようとし、一方でMDSは個々のデータ点間の関係を維持しようとします。これらの手法は同じ目的（次元削減）のために用いられますが、それぞれ異なる観点からこの問題を解決します。自分のタスクに最適な手法を選ぶためには、主にデータの性質と解きたい問題のタイプを考慮すべきです。

---

### **user**:

MDSで取り扱う距離を、ユークリッド距離以外の距離に変えることはできますか？

---

### **assistant**:

はい、それは可能です。scikit-learnのMDS実装では、`dissimilarity`というパラメータを設定することで、どのような距離メトリックを使用するかを制御できます。'euclidean'（ユークリッド距離）がデフォルトですが、'precomputed' を使用すると、ユーザーが定義した任意の距離行列を受け入れることができます。つまり、事前に計算したマハラノビス距離やマンハッタン距離を使用することが可能です。

たとえば、以下のように距離行列を計算して、それをMDSに渡すことができます：

```python
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.metrics.pairwise import manhattan_distances

# compute the distance matrix using Manhattan distance
distance_matrix = manhattan_distances(X)

mds = MDS(n_components=2, dissimilarity='precomputed')
X_reduced = mds.fit_transform(distance_matrix)
```

この例では、`manhattan_distances`関数を使用してマンハッタン距離行列を計算し、その行列をMDSへ渡しています。

---

### **user**:

５つのデータセット（イリスのデータセット、ペンギンのデータセット、make_moonsデータセット、make_circlesデータセット、make_classificationデータセット）に対して、３つの距離（ユークリッド距離、マハラノビス距離、マンハッタン距離）を用いて多次元尺度配置法で次元削減した結果を5x3のsubplotで可視化して比較するようなPythonコードを書いてください。

---

### **assistant**:

以下に、それぞれの距離を用いた多次元尺度配置法による次元削減とプロットを行うPythonコードを示します：

```python
from sklearn.datasets import load_iris, make_moons, make_circles, make_classification
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances, manhattan_distances
from scipy.spatial.distance import mahalanobis
import numpy as np
import seaborn as sb
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target
penguins = sb.load_dataset('penguins').dropna()

# Apply LabelEncoder on the 'species' and 'island' columns
le_species = LabelEncoder()
penguins['species'] = le_species.fit_transform(penguins['species'])

le_island = LabelEncoder()
penguins['island'] = le_island.fit_transform(penguins['island'])

X_penguins = penguins.iloc[:,0:4].values
y_penguins = pd.Categorical(penguins['species']).codes
X_moons, y_moons = make_moons(random_state=0)
X_circles, y_circles = make_circles(noise=0.05)
X_class, y_class = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# List of datasets
datasets = [(X_iris, y_iris), 
            (X_penguins, y_penguins), 
            (X_moons, y_moons), 
            (X_circles, y_circles), 
            (X_class, y_class)]

# The names of datasets
dataset_names = ['iris', 'penguins', 'moons', 'circles', 'classification']

# List of dimension reduction methods
methods = [('euclidean', euclidean_distances), 
           ('manhattan', manhattan_distances)]

# Calculate Mahalanobis distance
def mahalanobis_distances(X):
    V = np.cov(X.T)
    VI = np.linalg.inv(V)
    return np.array([[mahalanobis(x, y, VI) for y in X] for x in X])

methods.append(('mahalanobis', mahalanobis_distances))

# Function to apply dimension reduction and plot
def apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names):
    fig, axes = plt.subplots(len(datasets), len(methods), figsize=(10, 10))
    for i, (X, y) in enumerate(datasets):
        for j, (method_name, method_func) in enumerate(methods):
            distance_matrix = method_func(X)
            mds = MDS(n_components=2, dissimilarity='precomputed')
            X_reduced = mds.fit_transform(distance_matrix)
            axes[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1)
            axes[i, j].set_title(f'{method_name}')
        axes[i, 0].set_ylabel(dataset_names[i])  
    plt.show()

# Apply and plot
apply_and_plot(datasets, methods, dataset_names)
```

![output_9_1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/62e562ca-a8e2-c14f-b1ff-63e6fe456758.png)


このコードは、イリス、ペンギン、make_moons、make_circles、およびmake_classificationデータセットを取り込み、それぞれに対してユークリッド、マハラノビス、マンハッタン距離を用いたMDSを適用しています。その結果は5x3のmatplotlibサブプロットに示され、各距離メトリックとデータセットの組み合わせに対する次元削減の結果を視覚的に比較できます。

メモ：マハラノビス距離を計算するためには逆共分散行列が必要で、それはデータの共分散行列から計算されます。共分散行列が状態数が観測数よりも多い場合に逆行列が存在しないなどの理由で逆行列を持たない場合、最尤推定値を求める際などに問題が発生します。このような問題に遭遇した場合には、正則化や共分散行列の修正などの手法を適用することになりますが、これらはこのコードの範囲を超えています。

---

### **user**:

距離の種類を変えてもMDSの結果はほとんど変わらない感じがしますね。

---

### **assistant**:

データセットやその特性によりますが、それは可能性としてあります。具体的には、データセットが大きく異なる尺度や分布を持つ特徴を含む場合、それらは異なる距離メトリクスで異なる結果をもたらす可能性があります。しかし、標準化や正規化などの前処理が適切に行われ、すべての特徴が同様の尺度である場合、特にデータが"クラスタ状"に存在する場合、異なる距離メトリクスでのMDSの結果は似てくる可能性があります。

また、ここで指摘したいのは、MDSは特にデータセットの全体的な「構造」を保持しようとするため、より詳細なレベルの情報（個々の点間の距離など）は必ずしも反映されないということです。

一般的に、どの距離メトリクスが適切かは、問題の文脈やデータの性質によります。例えばマハラノビス距離は特徴の相関を考慮に入れるのに対し、ユークリッド距離やマンハッタン距離はそれを考慮に入れません。したがって、特徴間の相関が重要な要素である場合、マハラノビス距離が良い選択肢となる可能性があります。

---

### **user**:

MDSについてより深く学ぶため、sklearn.manifold の MDS を使わずに MDS を実装し、ペンギンのデータセットを次元削減した結果を可視化してください。

---

### **assistant**:

MDSをスクラッチで実装し、ペンギンのデータセットを次元削減し、その結果を可視化するためのPythonコードは以下の通りです：

まずは下準備として必要なライブラリをインポートし、ペンギンのデータセットを準備します。

```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from scipy.spatial import distance_matrix
from scipy.linalg import eigh
from sklearn.datasets import load_iris
import seaborn as sb
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the penguin dataset and drop missing values
data = sb.load_dataset('penguins').dropna()

# Apply LabelEncoder on the 'species' and 'island' columns
le_species = LabelEncoder()
data['species'] = le_species.fit_transform(data['species'])

le_island = LabelEncoder()
data['island'] = le_island.fit_transform(data['island'])

X = data.iloc[:,0:4].values
y = pd.Categorical(data['species']).codes
```

そして、MDSを手動で実装します。

```python
def my_mds(X, n_components=2):
    # Calculate the distance matrix
    D = distance_matrix(X, X)
    
    # Compute the centering matrix
    n = D.shape[0]
    I = np.eye(n)
    ones = np.ones((n, n)) / n
    C = I - ones
    
    # Double center the distance matrix D
    B = -0.5 * (C @ np.square(D) @ C)
    
    # Compute the eigenvalues and eigenvectors of B
    eigenvalues, eigenvectors = eigh(B)
    
    # Sort the eigenvalues and eigenvectors in descending order
    idx = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
    eigenvalues = eigenvalues[idx]
    eigenvectors = eigenvectors[:, idx]
    
    # Keep only the top `n_components` eigenvectors
    L = np.diag(np.sqrt(eigenvalues[:n_components]))
    E = eigenvectors[:,:n_components]
    
    # Compute the transformed data
    X_transformed = E @ L
    return X_transformed
```

次に、この関数を使ってペンギンデータを次元削減し、その結果を可視化します。

```python
# Apply MDS and plot the result
X_transformed = my_mds(X, n_components=2)

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_transformed[:, 0], X_transformed[:, 1], c=y.astype(int), cmap='viridis', s=40)
plt.title('Visualizing Penguins data in 2D using Custom MDS')
plt.show()
```

![output_12_0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/cd149da9-6ce7-d77c-782a-3610893b2a30.png)


このコードは自作のMDS関数(`my_mds`)を使ってペンギンデータセットの次元を削減し、その結果を散布図としてプロットします。クラスの違いは色で表現され、2次元空間にマッピングされたデータポイントが表示されます。

---

### **user**:

同じmy_mdsを使って、カリフォルニアデータセットを可視化できますか？

---

### **assistant**:

はい、同じ手続きでカリフォルニアデータセットを可視化することが可能です。ただし、カリフォルニアの住宅価格データセットには目的変数として住宅の中央値が含まれています。スケールが大きく異なる特徴をそのままMDSに入力すると、結果が一部の特徴に偏った形になる可能性があるため、データの前処理として特徴のスケーリングを実施します。

以下にそのためのPythonコードを示します：

```python
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Fetch the California housing dataset
california = fetch_california_housing()
X = california.data
y = california.target

# Scale the features to have zero mean and unit variance.
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Apply MDS on the scaled data
X_transformed = my_mds(X_scaled, n_components=2)

# Plot the reduced data
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_transformed[:, 0], X_transformed[:, 1], c=y, cmap='viridis', s=40)
plt.title('Visualizing California housing data in 2D using Custom MDS')
plt.colorbar(label='Median House Value')
plt.show()
```

このコードはカリフォルニア住宅価格データセットを取得し、各特徴をスケーリングしています。その後スケーリングしたデータに対して自作のMDS関数(`my_mds`)を適用し、その結果を可視化しています。住宅の中央値は色で表現されています。

---

### **user**:

けっこう時間かかりますね

---

### **assistant**:

MDSは、計算負荷が高い手法です。高次元データでの距離行列の計算、特にすべてのペア間の距離を計算する必要があるため、データポイントの数が多い場合、その計算量は急速に増加します。具体的には、n個のデータポイントがある場合、距離行列の計算にはO(n^2)の時間が必要となります。そのため、大規模なデータセットにMDSを適用すると、計算時間が非常に長くなる可能性があります。

新たな次元削減の手法(例えば t-SNE や UMAP など)は、特に高次元データに対して高速に実行できるように最適化されていることが多く、大規模なデータセットに対してはこうした手法の採用を検討するのも良いでしょう。

---

### **user**:

カリフォルニアデータセットに対する計算は諦めました。ところで、MDSとPCAは、計算手法の点で共通点があるようですね。

---

### **assistant**:

はい、確かにMDSとPCAは両方とも次元削減のための技術であり、ともにデータの分散を最大化するように新たな特徴空間を作り出します。そして、両方ともデータの相関行列または共分散行列の固有値・固有ベクトルを計算するという点で共通しています。

しかし、その意識するデータの特性が異なります。

- PCAは線形変換であり、高次元データの分散を最大にする方向に新たな座標軸を設定し、元の特徴空間の直交軸に沿った分散を最大化します。これに対し、MDSはデータポイント間の距離（または類似性）を保存することに焦点を当てています。

- PCAは元の特徴空間における分散を最大化する軸を見つけます。一方、MDSは低次元空間において元の空間の距離（または類似性）をできるだけ保つような配置を見つけます。

- PCAは特徴間の相関を考慮しますが、MDSは一般的に特徴間の相関は考慮しません。

したがって、どちらの手法を採用するかは具体的な問題の性質、データの特性、目的によって決まることになるでしょう。

---

### **user**:

ありがとうございました。それでは、以上の議論を踏まえて、MDSをテーマにした面白ギャグを創作してください。

---

### **assistant**:

MDSを適用すると、データが話しかけてきそうなものです。それはまるで、"私たちを見て！次元を重ねてまで秘密を守ってたんだから。でも、もう大丈夫、君のおかげで自由になれる！私たちの本当の姿、ようやく見せられるわ！"


---

### **user**:

MDSのテーマソングを日本語で作詞してください。

---

### **assistant**:

(1番)
次元が多くて見えない、
データの本質すらもうわからない。
でも大丈夫、MDSがあるから、
広い世界、縮めてくれる。

(サビ)
MDS、魔法のように、
複雑なストーリーを描き出す。
データの中の意味、見つけ出すよ、
それが君と私の冒険だから。

(2番)
ユークリッド距離、マハラノビスでも、
違いをとらえ、姿を変える。
その距離感が、ヒントになるよ、
新たな視点に繋がるから。

(サビ)
MDS、変換の力で、
混沌としたデータを整理する。
見えない真実、見つけ出すよ、
それが君と私の冒険だから。

(アウトロ)
君と一緒なら、恐れることなんてない。
どんな深さでも、どんな高さでも、
MDSとともに、真実を追い求めよう。

---