MDS to nihonseiji.com

mds_nihonseiji.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import numpy
import scipy.spatial
 
# データ読み込み
f = open('nihonseiji.txt')
head = f.readline()
parties = head.strip().split('\t')[1:]
vlist = []
for line in f:
    cols = line.strip().split('\t')
    matches = [float(col) for col in cols[1:]]
    vlist.append(matches)
A = numpy.vstack(vlist)
 
# 距離行列の計算
r, c = A.shape
D = numpy.zeros((c, c))
VI = numpy.linalg.inv(numpy.cov(A))
for i in range(c):
    for j in range(i, c):
        u = A[:,i]
        v = A[:,j]
        # ユークリッド距離
        D[i,j] = D[j,i] = scipy.spatial.distance.euclidean(u, v)
        # マハラノビス距離
        # D[i,j] = D[j,i] = scipy.spatial.distance.mahalanobis(u, v, VI)
 
# 相関行列
# print numpy.corrcoef(A.T)[i,j],
# 分散共分散行列
# print numpy.cov(A)
 
# データの個数
N = len(D)
 
# 距離の2乗の行列 (arrayだと要素同士の掛け算になる)
S = D * D
 
# 中心化行列
one = numpy.eye(N) - numpy.ones((N,N))/N
 
# ヤング・ハウスホルダー変換
P = - 1.0/2 * one * S * one
 
# スペクトル分解
w,v = numpy.linalg.eig(P)
ind = numpy.argsort(w)
x1 = ind[-1] # 1番
x2 = ind[-2] # 2番
# print w[x1],w[x2]
 
# 標準されたデータの固有値が求められているので標準偏差を掛けて座標を求める
s = P.std(axis=0)
w1 = s[x1]
w2 = s[x2]
X = []
Y = []
 
for i in range(N):
    X += [w1*v[i,x1]]
    Y += [w2*v[i,x2]]
    print parties[i], w1*v[i,x1], w2*v[i,x2]

nihonseiji.txt

政策  民主党	自由民主党	日本未来の党	公明党	日本維新の会	みんなの党	日本共産党	社会民主党	国民新党	新党大地	新党改革
消費税増税	1	1	-1	1	1	-1	-1	-1	1	-1	1
TPP参加	1	-1	-1	-1	0	1	-1	-1	-1	-1	1
脱原発	1	-1	1	0	-1	1	1	1	-1	1	0
郵政民営化	-1	-1	-1	-1	1	1	-1	-1	-1	-1	-1
後期高齢者医療制度廃止	1	-1	1	-1	1	1	1	1	0	1	0
児童手当拡充	1	-1	1	0	0	-1	0	1	1	0	1
日米同盟維持	1	1	1	1	1	1	-1	-1	1	0	1
年金一元化	1	-1	1	-1	1	-1	1	1	0	1	-1
道州制導入	-1	1	1	1	1	1	-1	-1	1	0	1
議員定数削減	1	1	1	0	1	0	-1	-1	1	1	1
憲法9条改正	0	1	0	-1	0	1	-1	-1	1	1	1
高校無償化	1	-1	1	1	1	-1	1	1	1	0	0
最低賃金引き上げ	0	-1	0	0	0	0	1	1	0	1	-1
政治献金禁止	-1	-1	0	1	0	1	1	1	-1	1	1
裁判員制度維持	1	1	0	1	0	0	-1	-1	-1	-1	0
マイナンバー導入	1	0	1	0	1	1	-1	-1	1	0	1
尖閣諸島実効支配強化	-1	1	-1	-1	1	0	-1	-1	1	-1	0
外国人参政権付与	1	-1	1	1	-1	-1	1	1	-1	1	0
公共事業継続	-1	1	1	1	-1	-1	-1	-1	1	1	-1
日銀法改正	1	0	1	1	1	1	-1	1	0	0	0