Brigitte Le Roux 先生の”Multiple Correspondence Analysis”（多重対応分析）, SAGE, 2010, にでてくる Specific** MCA（SpeMCA） と Class Specific MCA（CSA）（p61）が、（どうやら）FactoMineRのラッパーとして実装されているらしいことがわかった(^^)*。GDATools。これ（SpeMCA）、トニー・ベネットの『文化・階級・卓越化』でも使われているもの（Appendix 2参照）。（*追記：speMCA は、全部自前で処理してました。）
まだ、サンプルを動かしただけだけではっきりとはわかってないけど、「Active variable」の中に「Passive categories」を指定する、らしい。つまり、「変数（variable）を supplementary にして軸形成に寄与させない」のではなく、変数内のカテゴリ（othersとかNAとか）を「Passive カテゴリ」として＜はずす＞ような感じか。これ、調査実習のデータでもやったけど、前処理をdplyrでちょこちょこやってデータセットを書き換えていたので、こういうアプローチあるのだな、と納得。
ちなみに、GDATools には、カテゴリー一覧を表示させるfunctionが用意されているので、それをつかって「Passive」しているするカテゴリを指定して、GDATools::SpeMCA に 投入すればいいらしい。ClassSpecific MCA（MCA）は、個体のサブクラウドに対するMCAのようなので、SpeMCAの個体版と理解すればいいのだろうか。
(** とするとMCAの対象を「明確にする」「特定のものにする」というspecific なので「特殊なMCA」というよりは「特定MCA」というニュアンスではないだろうか。)
サンプルのMusicデータをregularMCA でやると、こんなふうにFrenchPOP.NAやClassic.NAが軸を引っ張ってます。
mca <- speMCA(Music[,1:5])
mca <- speMCA(Music[,1:5])
これを、.NA のカテゴリをexclで指定してSpeMCA するとこうなります(^^)/
mca <- speMCA(Music[,1:5],excl=c(3,6,9,12,15))
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