thực hiện phép quay varimax trong python bằng cách sử dụng numpy

Question

Tôi đang nghiên cứu phân tích thành phần chính của ma trận. Tôi đã tìm thấy ma trận thành phần được hiển thị bên dưới

A = np.array([[-0.73465832 -0.24819766 -0.32045055] 
       [-0.3728976 0.58628043 -0.63433607] 
       [-0.72617152 0.53812819 -0.22846634] 
       [ 0.34042864 -0.08063226 -0.80064174] 
       [ 0.8804307 0.17166265 0.04381426] 
       [-0.66313032 0.54576874 0.37964986] 
       [ 0.286712 0.68305196 0.21769803] 
       [ 0.94651412 0.14986739 -0.06825887] 
       [ 0.40699665 0.73202276 -0.08462949]]) 

Tôi cần thực hiện xoay vòng trong ma trận thành phần này nhưng không tìm được phương pháp và mức độ chính xác để xoay. Hầu hết các ví dụ được hiển thị trong R. Tuy nhiên tôi cần phương pháp trong python.

Answer 1

Bạn có thể tìm thấy rất nhiều ví dụ với Python. Dưới đây là một ví dụ tôi tìm thấy cho Python chỉ numpy sử dụng, trên Wikipedia:

def varimax(Phi, gamma = 1, q = 20, tol = 1e-6): 
    from numpy import eye, asarray, dot, sum, diag 
    from numpy.linalg import svd 
    p,k = Phi.shape 
    R = eye(k) 
    d=0 
    for i in xrange(q): 
     d_old = d 
     Lambda = dot(Phi, R) 
     u,s,vh = svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, diag(diag(dot(Lambda.T,Lambda)))))) 
     R = dot(u,vh) 
     d = sum(s) 
     if d/d_old < tol: break 
    return dot(Phi, R) 

Answer 2

Wikipedia có ví dụ trong python here!

nâng ví dụ và điều chỉnh nó cho NumPy:

from numpy import eye, asarray, dot, sum, diag 
from numpy.linalg import svd 
def varimax(Phi, gamma = 1.0, q = 20, tol = 1e-6): 
    p,k = Phi.shape 
    R = eye(k) 
    d=0 
    for i in xrange(q): 
     d_old = d 
     Lambda = dot(Phi, R) 
     u,s,vh = svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, diag(diag(dot(Lambda.T,Lambda)))))) 
     R = dot(u,vh) 
     d = sum(s) 
     if d_old!=0 and d/d_old < 1 + tol: break 
    return dot(Phi, R) 

Answer 3

Tôi đã nhìn lên những giải pháp để thực hiện phân tích nhân tố trong python trên stack tràn rất nhiều lần, mà tôi gần đây đã gói riêng tôi, fa-kit. Mặc dù đây là một bài viết cũ, tôi đang ném lên liên kết này trong trường hợp có ai khác trong tương lai mà được ở đây thông qua google.