[Python] factor_analyzerの使い方、マニュアルを調べてみた

2019年09月09日 02:17

どういうわけか、factor_analyzerの使い方の説明が検索しても出てこないので、英語が苦手ですが調べてみました。間違ってるとかの指摘、ここに日本語の説明があるとか、使い方わかる方、どうかレクチャーいただけると本当に助かります。。どうかよろしくお願いいたします。


factor_analyzer.factor_analyzer.FactorAnalyzerの説明

「因子分析に、最小残差法(ミンレス法)または最尤法を使い、オプションでPromax(プロマックス法)、Varimax(バリマックス回転)が使えるクラスです。

factor_analyzer.factor_analyzer.FactorAnalyzer(n_factors=3, rotation=’promax’, method=’minres’, use_smc=True, is_corr_matrix=False, bounds=(0.005, 1), impute=’median’, rotation_kwargs=None)

n_factors

因子数

rotation

回転方法

以下が設定できる
varimax (バリマックス法)
promax (プロマックス法)
oblimin (オブリミン法)
oblimax (オブリマックス法)
quartimin (コーティミン法)
quartimax (コーティマックス法)
equamax (エカマックス法)

method

使用するメソッド
minres (ミンレス法)
ml (最尤法)
principal(主因子法)

use_smc

因子分析の開始推測として二乗相関を使用するかどうか。
使う場合はTrue,Trueはデフォルト設定

is_corr_matrix

データが相関行列の場合、trueに設定します。
デフォルトはfalse

bounds

矩形拘束を扱えるBFGS法の最適化の変数の下限と上限。
デフォルトは (0.005, 1)
タプル型で設定する。

impute

データに欠損値が存在する場合の対応。
以下がオプション
drop(削除)
mean(列平均)
median(中央値)

use_corr_matrix

データが相関行列の場合、trueに設定します。デフォルトはFalseです

optional

追加のキーワード因数。rotationに影響を与える

loadings 関数

因子負荷マトリックス。
analyze()がcallされていない時はなし。
typeはnumpy array

corr 関数

元の相関行列。
analyze()がcallされていない時はなし。
typeはnumpy array

rotation_matrix 関数

回転が実行された場合の回転行列
typeはnumpy array

structure 関数

行列を読み込んだ構造。プロマックス法の時だけ存在。
typeはnumpy array or none

psi 関数

因子相関行列。これは、回転が斜めの場合にのみ存在します。

fit(X, y=None)

ミンレス法、最尤法、主因子法を使った因子分析モデルを近似します。
デフォルトでは、SMC(重相関係数の2乗)を開始推測として使用します

get_communalities 関数

因子負荷行列を指定して、共通性を計算します

返り値:因子負荷行列の共通性を返します
返り値のタイプ:numpy array

get_eigenvalues 関数

因子負荷行列を指定して、固有値を計算します

返り値:元の固有値、共通因子の固有値の2つ
返り値のタイプ:共に、numpy array

get_factor_variance 関数

各因子の分散、比例分散、累積分散などの因子分散情報を計算します

返り値:因子分散、比例因子の分散、累積因子分散
返り値のタイプ:共に、numpy array

get_uniquenesses 関数

因子負荷行列を指定して、独自性を計算します。

返り値:因子負荷行列の独自性
返り値のタイプ:numpy array

transform 関数

新しいデータセットの因子スコアを取得します

パラメータ:(array-like, shape (n_samples, n_features)) 因子モデルにfit()を実行したデータのスコアリング

返り値:パラメータの潜在変数
返り値のタイプ:numpy array, shape (n_samples, n_components)

ひとまず、一旦は今回使う予定のFactorAnalyzerについて調べました。サンプルプログラムもあったので、色々実行して、訳がおかしい部分とかあったら修正していきたいと思います。


category:
Python,

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