一、協方差矩陣 協方差矩陣為對稱矩陣。 在高斯分布中，方差越大，數據分布越分散，方差越小發，數據分布越集中。 在協方差矩陣中，假設矩陣為二維，若第二維的方差大於第一維的方差，則在圖像上的體現就是 ...

因子分析用Python做的一個典型例子 一、實驗目的 采用合適的數據分析方法對下面的題進行解答 二、實驗要求 采用因子分析方法，根據48位應聘者的15項指標得分，選出6名最優秀的應聘者。 三、代碼 import pandas as pdimport numpy ...

<隨手練習> 人工智能股票實證分析 一：研究背景和意義： 近幾年人工智能的興起，導致大量人工智能企業的誕生或崛起，故本文從4個維度選取15個主要財務指標對159家人工智能股票進行聚類分析和因子分析，主要將公司分成三大類和采用因子分析對目前公司進行綜合排名，並對排名靠前的三只股票 ...

因子分析——應用 P248 在一項消費者愛好的研究中，隨機邀請了一些顧客對某種新食品進行評價，共有5項指標（變量1-5）味道，價格，風味，適於快餐，補充能量。得到他們的相關系數矩陣。 求出載荷矩陣： 其實從相關系數矩陣中就可以看出，變量 ...

因子分析——因子旋轉 前面經過千辛萬苦終於把載荷矩陣求出來了，並且知道評價的公共因子好壞的標准，但是，我們還有兩個問題沒有解決，那就是因子旋轉和最后的因子得分。 因子旋轉有稱為正交變換，建立因子分析的目的不僅是找出公共因子以及對變量分組，更重要的是知道每個公共因子的含義。 由於因子載荷 ...

因子分析——因子得分 因子分析的最后一步了，悲傷 ​ ！！！ 在因子分析中，人們一般關注的重點是估計因子模型的參數（載荷矩陣），有時公共因子的估計（即所謂的因子得分）也是需要的，因子得分可以用於模型診斷，也可以作為下一步分析的原始數據。 需要指出的是，因子的得分計算 ...

目錄 1、起源 2、基本思想 3、因子分析特點 4、算法用途 5、分析步驟 6、應用實例 6.1 數據處理 6.2 充分性檢驗 6.3 提取公因子 6.4 因子旋轉 6.5 計算因子得分 ...

主要是對Ng教授的machinelearning視頻學習和參考jerryLead講義整理（特別鳴謝~）： 由“判別模型、生成模型與朴素貝葉斯方法 ”一節得知： 判別模型求的是條件概率p(y|x)， 生成模型求的是聯合概率p(x,y) .即 = p(x|y) ∗ p(y) 常見的判別模型 ...