一、协方差矩阵 协方差矩阵为对称矩阵。 在高斯分布中，方差越大，数据分布越分散，方差越小发，数据分布越集中。 在协方差矩阵中，假设矩阵为二维，若第二维的方差大于第一维的方差，则在图像上的体现就是 ...

因子分析用Python做的一个典型例子 一、实验目的 采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求 采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。 三、代码 import pandas as pdimport numpy ...

<随手练习> 人工智能股票实证分析 一：研究背景和意义： 近几年人工智能的兴起，导致大量人工智能企业的诞生或崛起，故本文从4个维度选取15个主要财务指标对159家人工智能股票进行聚类分析和因子分析，主要将公司分成三大类和采用因子分析对目前公司进行综合排名，并对排名靠前的三只股票 ...

因子分析——应用 P248 在一项消费者爱好的研究中，随机邀请了一些顾客对某种新食品进行评价，共有5项指标（变量1-5）味道，价格，风味，适于快餐，补充能量。得到他们的相关系数矩阵。 求出载荷矩阵： 其实从相关系数矩阵中就可以看出，变量 ...

因子分析——因子旋转 前面经过千辛万苦终于把载荷矩阵求出来了，并且知道评价的公共因子好坏的标准，但是，我们还有两个问题没有解决，那就是因子旋转和最后的因子得分。 因子旋转有称为正交变换，建立因子分析的目的不仅是找出公共因子以及对变量分组，更重要的是知道每个公共因子的含义。 由于因子载荷 ...

因子分析——因子得分 因子分析的最后一步了，悲伤 ​ ！！！ 在因子分析中，人们一般关注的重点是估计因子模型的参数（载荷矩阵），有时公共因子的估计（即所谓的因子得分）也是需要的，因子得分可以用于模型诊断，也可以作为下一步分析的原始数据。 需要指出的是，因子的得分计算 ...

目录 1、起源 2、基本思想 3、因子分析特点 4、算法用途 5、分析步骤 6、应用实例 6.1 数据处理 6.2 充分性检验 6.3 提取公因子 6.4 因子旋转 6.5 计算因子得分 ...

主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理（特别鸣谢~）： 由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 ”一节得知： 判别模型求的是条件概率p(y|x)， 生成模型求的是联合概率p(x,y) .即 = p(x|y) ∗ p(y) 常见的判别模型 ...