PCA 这个名字看起来比较玄乎，其实就是给数据换一个坐标系，然后非常生硬地去掉一些方差很小的坐标轴。例：三维空间中，有一些数据只分布在一个平面上，我们通过“坐标系旋转变换”，使得数据所在的平面与 \(x\),\(y\) 平面重合，那么我们就可以用 \(x'\),\(y'\)在低维的空间中，我们可以用几何直观来解释：同样的数据，用不同的坐标系表示。在高维的空间中，我们就得通过代数的方法来依次寻找这些
目录一、起源二、基本思想三、算法用途四、因子分析步骤五、factor_analyzer库四、实例详解1.导入库2.读取数据3.充分性检测3.1 Bartlett's球状检验 3.2 KMO检验4.选择因子个数4.1 特征值和特征向量4.2 可视化展示4.3 可视化中显示中文不报错5.因子旋转5.1 建立因子分析模型5.2 查看因子方差-g
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2023-07-28 23:03:41
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当包含的因子（名义型或解释型因子）是解释变量时，我们关注的重点通常会从预测(建立回归模型)转向组别差异的分析，这种分析法称作方差分析（ANOVA）。ANOVA在各种实验和准实验设计的分析中都有广泛应用。用一个或多个定量变量来拟合和预测另一个定量变量，需要建立回归模型；当分类变量作为解释变量时，通常不会关注预测，而是关注分类变量带来的不同组间的差异，这时用方差分析。1、专业术语 例子：研究不同的治
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2023-12-18 19:17:37
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# Varimax函数：因子旋转最大化方差
在因子分析中，因子旋转是一种用于改变因子结构的技术，以更好地解释观测数据的方差。其中，Varimax旋转是最常用的一种方法，它旋转因子以最大化因子载荷矩阵的方差。
## 什么是因子分析？
因子分析是一种统计方法，用于将一组观测变量解释为几个潜在的无法直接测量的因子。这些因子可以用于简化数据集，减少变量的数量，并揭示数据背后的隐藏结构。
在因子分析
原创
2023-07-18 14:32:31
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。 参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址&
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2024-06-26 13:34:28
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void CISLSView::OnThresholdOtsu() {//程序编制：李
原创
2022-08-15 11:39:46
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## R语言岭回归方差最大因子法确定K值指南
### 1. 引言
在现代数据分析中，选择合适的模型参数至关重要。岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归技术，而通过方差最大因子法确定最佳的K值（岭回归的惩罚参数）是获取最佳回归结果的关键一步。本指南将逐步指导您如何在R语言中实现这一过程。
### 2. 流程概述
以下是实现“R语言岭回归方差最大因子法确定K值”的总体流程步骤：
| 步骤
原创
2024-08-11 07:08:46
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最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像
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2023-09-16 11:28:50
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前言构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。原理趣析至于虚拟变量的官方解释和值得参考的短小精悍的论文集和虚拟变量的深度应用及拓展，笔者都已经打包放在了后台，文
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2023-12-29 19:53:15
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阿平 | 作者1聚类分析聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布
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2024-06-07 12:15:42
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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importpandas as pdimportnumpy as npimportmath as mathimportnumpy as npfrom numpy import *
from scipy.stats
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2024-09-01 09:54:12
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主要内容1、最大类间方差法原理概述2、GEE频率分布统计，直方图绘制3、算法具体实现，以GEE JavaScript版本为例4、目标像元提取，以遥感影像提取水体为示例算法原理概念最大类间方差法（又名otsu、大津法）是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。算法假定该图像根据频率分布直方图把包含两类像元（前景像元和背景像元），计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像
因子分析法之因子旋转1.因子旋转及其意义建立因子分析模型的目的不仅是要找出公因子以及对变量进行分组，更重要的是要知道每个公因子的意义，以便对实际问题做出科学分析。因子旋转即对因子载荷矩阵A，用一个正交矩阵T右乘A实现对因子载荷矩阵的旋转（一次正交变换即对应坐标系的一次旋转），旋转后因子载荷矩阵结构简化，更容易对公因子进行解释。结构简化就是重新分配每个因子所解释方差的比例，使每个变量仅在一个公因子上
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2023-11-23 16:29:57
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因子分析（factor analysis）一、概述二、因子分析与主成分对比三、因子分析原理四、因子分析模型的假设五、因子载荷矩阵的统计意义六、因子模型的性质七、参数估计七、因子旋转方法八、因子得分九、数据检验9.1 KMO检验9.2 巴特利特球形检验9.3 碎石检验十、应用十一、实现步骤流程及示例分析十二、python实现因子分析 本文参考数学建模清风老师课件编写。 一、概述因子分析由斯皮尔曼
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2023-07-05 13:54:29
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多因子方差值（Multifactor ANOVA）是统计分析中一个重要的工具，可以帮助我们分析多组数据的差异及其相互影响。在使用 Python 进行多因子方差值分析时，我们可以利用其强大的数据处理能力和相关库（如 NumPy、Pandas、Statsmodels 等）进行高效的实现。接下来，我将记录下多因子方差值在 Python 中的实现过程，包括必要的背景信息、抓包方法、报文结构、交互过程、多协
多因子探索分析与可视化
一、假设检验与方差检验import numpy as np
import scipy.stats as ss
1.正态检验
H0:服从正态分布
H1:不服从
norm_dist=ss.norm.rvs(size=20) #符合标准正态分布的20个数
ss.normaltest(norm_dist) #检
主成分分析保留前k个主成分累计能够解释80%以上的变异，且最后一个主成分对应的λ不应小于1.主成分分析应用在三个方面，一是对数据做综合打分，二是降维以便对数据进行描述，三是位聚类或者回归分析等提供变量压缩。因子分析是常用的连续变量降维并进行维度分析的方法，才用主成分分析法作为因子载荷矩阵的估计方法，在特征向量的方向上，使用特征值的平方根进行加权，最后通过因子旋转，使变量的权重在不同的因子上更加两极
多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参与，这种建模机制含有抗多重共线性干扰的功能；后者干脆假定变量之间是相互独立的，因此从表面上看，也没有多重共线性的问题。但是对于回归算法，不论是一般回归，逻辑回归，或存活分析，都要同时考虑多个预测因子，因此多重共线性是不可避免需要面对的，在很多时候，多重共线性是一个普
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2024-07-02 20:36:15
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方差是用来度量随机变量X 与其均值E(X) 的偏离程度。
【随机变量的协方差】
在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为零。定义如下：
当X，Y是同一个随机变量时，XX与其自身的协方差就是XX的方
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2024-09-02 12:40:01
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