夜夜爽一区二区三区精品,精品一区二区三区免费毛片爱,日本美女一区二区三区,色窝窝无码一区二区三区色欲

美林數據
ABOUT US
美林數據技術股份有限公司（簡稱：美林數據，NEEQ：831546）是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

美林新聞/NEWS

首頁 美林數據 行業資訊

【數據挖掘算法分享】機器學習平臺—數據處理算法講解之因子分析

2022-09-28 16:51:04 次
因子分析是機器學習平臺中一種非常有用的多變量分析技術，通常用來研究沒有因變量和自變量之分的一組變量之間的關系。該節點可以對輸入的多元數據分析，判斷這些相互依賴的變量是否指示了潛在的結構，可以對多變量實現消減，用新的、更小的由原始變量組合而成的新變量進一步分析。
?算法思想
主要包括主成分估計法、最大似然估計法和回歸估計法，具體如下：
1、主成分估計法
使用主成分法對參數進行估計，具體步驟如下：
（1）數據準備：
機器學習平臺
（2） 計算X的樣本協方差矩陣：
機器學習平臺
（3）計算樣本協方差矩陣S的特征根：
機器學習平臺
和特征向量：
機器學習平臺
（4）使用S的特征根和特征向量近似模型的方差，即：
機器學習平臺
（5）計算特殊因子方差Ψ：
機器學習平臺
即：機器學習
其中，因子個數的設置可依據特征根取值是否大于1或是直接指定因子數個數。
2、最大似然估計法：
最大似然估計假設數據服從多元正態分布，且相互之間獨立，其中多元正態分布的均值為μ，方差為機器學習，符號含義同上。
則利用多元正態分布的聯合分布，可得到如下的似然概率：
機器學習
最大化該似然函數，使用迭代優化算法對各參數進行求解。
3、回歸方法
采用該方法可以用來估計因子矩陣f,主要思想是在使用以上方法獲取模型參數后，使用回歸算法獲取因子矩陣f。具體如下：
由算法模型可得近似殘差為：
機器學習
最小化上述目標函數，即可得到公共因子，如配合主成分法和最小二乘法，可得公共因子為：
機器學習
也可采用迭代優化算法對上述目標函數進行求解，得到因子矩陣。
?數據格式
  • 數值型字段；
?參數說明
機器學習平臺-因子分析
參數 類型 描述
選擇變量 列表框 用戶指定多元的數據列，作為因子分析的原始對象。需要至少指定1列以上的屬性列
提取方法 下拉框 提供MINRES、最大似然估計、主成分等因子提取方法
因子數 文本框 用戶直接指定提取的因子的個數。默認為1。選中因子數后，不能再同時選中“特征值大于1”
特征值大于1 文本框 用戶選擇特征值大于1的方式確定因子個數。選中“特征值大于1”后，不能再同時選中“因子數”。
?結果說明
機器學習平臺
屬性列“FactorAnalysis_Vector”為結過因子分析變換后的列；
 
?機器學習平臺演示實例
利用Tempo機器學習平臺構建如下流程：
機器學習-因子分析

【文件輸入】節點配置如下：
機器學習-因子分析

【因子分析】節點配置如下：
機器學習-因子分析
流程運行結果如下：
機器學習-因子分析
服務熱線
400-608-2558
咨詢熱線
15502965860-
美林數據
微信掃描二維碼，立即在線咨詢
夜夜爽一区二区三区精品,精品一区二区三区免费毛片爱,日本美女一区二区三区,色窝窝无码一区二区三区色欲 

  • 

    <center id="vcica"><optgroup id="vcica"></optgroup></center>
    • 

  • 
主站蜘蛛池模板：
国产精品白丝jk黑袜喷水|
欧美亚洲一级片|
一区二区三区国产在线观看|
老司机成人在线视频|
夜夜爽99久久国产综合精品女不卡|
国产精品一区二区黑丝|
麻豆精品一区二区av白丝在线|
久久久久久黄|
美女尤物久久精品|
欧美大片一区|
欧美久久在线|
久久亚洲一区|
性做久久久久久久久|
欧美在线视频全部完|
久久久久成人精品|
亚洲欧美影音先锋|
久久精品国产99国产精品澳门|
噜噜爱69成人精品|
欧美久久久久久|
国产精品久久久久久久久婷婷
|
欧美亚洲一区在线|
影院欧美亚洲|
亚洲激情啪啪|
亚洲性感美女99在线|
欧美一区二区视频在线|
亚洲欧美影音先锋|
久久免费视频网站|
欧美日本在线|
国产精品稀缺呦系列在线|
国产自产v一区二区三区c|
亚洲黄色成人久久久|
亚洲伊人网站|
久久综合伊人77777|
久久婷婷国产综合国色天香|
久久精品国产精品|
久久国产88|
久久久伊人欧美|
欧美理论大片|
国产欧美日韩三级|
国产欧美日韩亚洲|
亚洲欧洲精品一区二区三区波多野1战4
|