Principal Component Analysis (PCA) für die Ergebnisse der Bundestagswahl 2017 pro Wahlkreis

Jeder Punkt stellt einen Wahlkreis dar. Wahlkreise mit ähnlichen Wahlergebnissen liegen nah beieinander. Absolute Positionen sind hier relativ unwichtig.

Der Parteienvektor aller wählbaren Parteien wird auf 2 Dimensionen reduziert (mittels 2-Komponenten PCA). Dieser Vektor enthält pro Wahlkreis die prozentualen Stimmen für jede Partei (insgesammt 42). Die PCA findet eine lineare Transformation von 42 auf 2 Dimensionen, die möglichst große Aussagekraft über den Wahlkreis beibehält.

Datenquelle: welt.de | Code: github.com