英语python data anslysis怎么翻译？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-07 16:51 标签： python翻译模块

 python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频）

  1. （2）目的：将（具有错综复杂关系的）变量  综合为  （数量较少的）  因子

    以再现   原始变量与因子的关系，  通过不同的因子，对变量进行分类

    选取因子分析的变量（选相关性较大的，利于降维）――标准化处理；

    根据样本、估计随机向量的协方差矩阵或相关矩阵；

    选择一种方法――估计因子载荷阵，计算关键统计特征；

    进行因子旋转，使因子含义清晰化，并命名，利用因子解释变量的构成；

    计算每个因子在各样本上的得分，得出新的因子得分变量――进一步分析。

    检验变量间偏相关度KMO值>0.6,才适合做因子分析；

    调整因子个数，显示共同特征后即可命名。

  1. 1.主成分分析与因子分析各自特点

spss-因子分析/主成分分析-乳腺癌细胞

KMO指数>0.8，说明变量共线性很强，适合因子分析或主成分分析

Bartlett的sig显著性为0，说明也OK，只是bartlett在某些场景参考意义不大

从方差解释来看，癌细胞受到6个因子共同决定，而非单一因素决定，和之前蒙特卡洛模拟结论一致

随机森林测试和因子分析的方差解释相差较大，随机森林更加准确，因子分析方差解释仅做参考

旋转后因子图，经过和主成分比较，旋转后因子成分变量参数很多大于0.9，比较显著，主成分中大于0.9的变量很少

 随机森林测试结果，1000颗树

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