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。