Python의 요인 분석 기술

요인 분석은 여러 변수 간의 관계를 분석하고 이러한 변수에 영향을 미치는 잠재적인 요인을 찾는 데 사용되는 비지도 학습의 통계적 방법입니다. Python에는 다양한 요인 분석 기술과 라이브러리가 있으며, 이 기사에서는 그 중 몇 가지를 소개합니다.

1. 주성분 분석(PCA)

주성분 분석(PCA)은 고차원 데이터 세트를 저차원 부분공간으로 변환할 수 있는 요인 분석 방법입니다. PCA를 사용하면 데이터 세트에서 가장 중요한 정보를 유지하면서 잡음이 있거나 중복된 변수의 영향을 줄일 수 있습니다. Python에서는 sklearn 라이브러리를 사용하여 PCA를 쉽게 구현할 수 있습니다.

다음은 PCA를 사용하여 필기 숫자 데이터세트의 차원을 줄이는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

print(f"Original shape: {X.shape}, reduced shape: {X_reduced.shape}")

코드는 먼저 필기 숫자 데이터세트를 로드한 다음 PCA를 사용하여 데이터세트를 2차원으로 줄이고 마지막으로 차원 축소 데이터 모양 전후.

2. ICA(독립 성분 분석)

ICA(독립 성분 분석)는 여러 신호 소스를 찾는 통계 방법입니다. Python에서는 scikit-learn의 FastICA 클래스를 사용하여 ICA를 구현할 수 있습니다. FastICA 알고리즘은 각 신호 소스가 서로 독립적이고 비가우스 분포를 갖는다고 가정합니다.

다음은 FastICA를 사용하여 신호를 분리하는 방법을 보여주는 예제 코드입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import FastICA

np.random.seed(0)
n_samples = 2000
time = np.linspace(0, 8, n_samples)

s1 = np.sin(2 * time)  # 信号1
s2 = np.sign(np.sin(3 * time))  # 信号2
S = np.c_[s1, s2]
S += 0.2 * np.random.normal(size=S.shape)

# 混合信号
A = np.array([[1, 1], [0.5, 2]])
X = np.dot(S, A.T)

# ICA潜在成分分离
ica = FastICA(n_components=2)
S_ = ica.fit_transform(X)
A_ = ica.mixing_

# 打印结果
fig, ax = plt.subplots(3, figsize=(10, 10))
ax[0].plot(time, S)
ax[0].set_title('True Sources')
ax[1].plot(time, X)
ax[1].set_title('Mixed Signals')
ax[2].plot(time, S_)
ax[2].set_title('ICA Recovered Signals')
fig.tight_layout()
plt.show()

코드는 먼저 두 개의 무작위 신호를 생성하고 이를 두 개의 새로운 신호로 혼합합니다. 그런 다음 신호는 FastICA를 사용하여 분리되고 최종적으로 결과가 표시됩니다.

3. 요인 회전

요인 분석을 수행할 때 요인 회전은 중요한 단계입니다. 요인 회전을 통해 요인 간의 상관 관계를 더 명확하게 만들고 기본 요인을 더 잘 식별할 수 있습니다. Python에는 varimax 및 promax 회전과 같이 선택할 수 있는 여러 요인 회전 기술이 있습니다.

다음은 Iris 데이터세트를 분석하기 위해 varimax 회전을 사용하는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.

import numpy as np
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data

# 因子分析
fa = FactorAnalyzer(rotation="varimax", n_factors=2)
fa.fit(X)

# 输出结果
print(fa.loadings_)

코드는 먼저 Iris 데이터세트를 로드한 다음 요인 분석과 varimax 회전을 사용하여 잠재 요인을 추출합니다. 마지막으로 요인 로딩이 출력됩니다.

요약:

Python에는 선택할 수 있는 다양한 요인 분석 기술과 라이브러리가 있습니다. 주성분 분석은 데이터의 차원을 줄이는 데 사용될 수 있고, 독립 성분 분석은 신호를 분리하는 데 사용될 수 있으며, 요인 회전은 기본 요인 간의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 방법마다 장점과 적용 시나리오가 다르므로 데이터 세트의 특성에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다.

위 내용은 Python의 요인 분석 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!