Python使用Statsmodels进行主成分分析、因子分析等多维数据分析

准备工作: 1. 安装Statsmodels库：在命令行中输入`pip install statsmodels`来安装Statsmodels库。 2. 准备多维数据集：我们以Iris数据集作为示例数据集进行主成分分析和因子分析。Iris数据集是常用的分类和聚类问题的数据集，包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并且每个样本属于三个不同品种的鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica）。可以从以下链接下载该数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris。 代码示例： import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm # 加载数据集 data = pd.read_csv('iris.csv') # 数据预处理 X = data[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']] # 选择需要进行主成分分析的特征 X = sm.add_constant(X) # 添加常数列 X_scaled = (X - X.mean()) / X.std() # 特征标准化 # 主成分分析 pca = sm.PCA(X_scaled) pca_result = pca.fit() # 输出主成分分析结果 print(pca_result.summary()) # 因子分析 fa = sm.FactorAnalysis(X_scaled, factors=2) fa_result = fa.fit() # 输出因子分析结果 print(fa_result.summary()) 在上面的示例代码中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数加载了Iris数据集，然后选择了4个特征列进行主成分分析。接下来，我们使用`sm.add_constant()`函数添加了常数列，然后对特征进行了标准化处理。然后，我们使用`sm.PCA()`函数创建了一个主成分分析对象，并调用`fit()`函数进行拟合，得到主成分分析的结果。最后，我们使用`sm.FactorAnalysis()`函数创建了一个因子分析对象，并调用`fit()`函数进行拟合，得到因子分析的结果。 请确保将代码中的`iris.csv`替换为您下载的Iris数据集的文件路径。