『人気ブログランキング』登録から一週間

　『人気ブログランキング』に登録してから一週間が経過しました。
　結果、『新着ブログランキング 』で第46位。
　カテゴリ毎では、
音楽(クラシック) (40%) - 95位
グルメ・料理(全般) (30%) - 157位
本・読書 (30%) - 128位
　そして、期間中のべ約1400人（gooブログ集計）が閲覧したうち、クリックして投票してくださったのは、

のべ24人

でした（2008.1.11 18:30現在）。自分でクリックした分もこれに含まれていると考えると、、、ほとんど誰もクリックしていない、という結果です。悪くても10人に1人くらいはクリックするのではと予想していたのですが、完全に当てが外れました。
　この理由について考えてみると、

１．クリックしてもしなくても一緒（ランキングの意味がよくわからない・無関心）
　クリックすることによって何のメリットも感じられないためではないか、というのが一点。これは確かに。強いて言えば、クリックして順位が上がると、ますますはりきってブログの記事を書く可能性がある、というメリット（？）はあるかもしれません。

２．アピールが足りない
　「1日1クリック、ポチッとお願いします」、「更新の励みになります！　是非とも応援よろしくお願いします！！」等の文言を他のブログで見かけることがありますが、やはりバナー（画像リンク）をひっそりと置いとくだけではだめでしょうか。必死さ、切実さが足りない？

↓↓↓是非ともクリックお願いします！！！


さすがにここまでは。。。

３．見知らぬアドレスに対する警戒感
　インターネットの恐ろしさについての知識がわりと浸透していて、「むやみにクリックしてはいけない」という感覚が影響？

４．携帯から見てるので投票できない
　手持ちの携帯（au、ezweb）からの投票は無理のようです。これはシステム上の問題なのでなんとも。

５．ブログがつまらない、投票に値しない
　これは仕方がない。

　記事毎にバナー（画像リンク）を貼り付けるのが面倒になってきたので、ここからは画面左の「BOOKMARK」欄に投票用リンクを貼っておきます。
「今日もブログ更新ご苦労さん。明日も楽しみにしてるよ～♪」
という方は、お駄賃10円のつもりでクリックをよろしくお願いします。
　また、下記のアドレスで『ぴかりんの頭の中味』の各カテゴリ毎の順位確認ができます。
http://blog.with2.net/site.php?id=581292
このページをときどきチェックしては一喜一憂しております。お暇な方はご一緒にどうぞ。
　では引き続き、『ぴかりんの頭の中味』をどうぞよろしくお願いします。

《関連記事》
2008.1.4 『人気ブログランキング』登録

【論】Dabney,2005,Classification of microarrays to ～

Alan R. Dabney
Classification of microarrays to nearest centroids
Bioinformatics 2005 21(22):4148-4154
[PDF][Web Site]

・サンプルのクラス分け法として、Classification to Nearest Centroids (ClaNC)を提案する。LDAに基づくアルゴリズムの簡便さが特長。
・人工データ：4クラス、各クラス30サンプル、5000遺伝子、発現量の分布を変化させた3種のデータを用意
・生データ
1.Small round blue cell tumors (SRBCT)、2307遺伝子、83サンプル、4クラス [Khan]
2.Lymphoma、4026遺伝子、58サンプル、3クラス [Alizadeh]
3.NCI cancer cell lines、6830遺伝子、60サンプル、10クラス [Ross]
4.Leukemia、3857遺伝子、38サンプル、2クラス [Golub]
・クラス分けの比較法：Prediction Analysis of Microarrays (PAM)[Tibshirani]、デフォルト使用の他に設定を変えた4つの方法を使用
・クラス分けの評価法（error rates）：5-fold cross-validation

・問題点「I surprisingly show that the modified t-statistics and shrunken centroids employed by PAM tend to increase misclassification error when compared with their simpler counterparts.」
・問題点「For example, with unlimited resources, we may wish to use all relevant genes in the classifier; although, we may be able to find a subset of genes that classify just as well as (or even better than) the complete set. In other settings, it may be necessary to make tradeoffs between accuracy and practicality.」
・方法「I present here an alternative LDA-based classifier that I call ClaNC, for Classification to Nearest Centroids. ClaNC (1) does not shrink centroids, (2) uses unmodified t-statistics to select genes, (3) carries out class-specific feature selection, and (4) allows each gene to be active in at most one class.」
・結果「LDA-based classifiers that are even simpler than PAM can perform very well.」
・展望「I intend to perform a more thorough investigation of shrinkage for classification in future work.」