Python의 설명적 요인 분석 알고리즘에 대한 자세한 설명

설명 요인 분석은 데이터 세트의 잠재적 요인을 탐색하는 데 자주 사용되는 고전적인 다변량 통계 분석 방법입니다. 예를 들어, 설명적 요인 분석을 사용하여 브랜드 인지도에 영향을 미치는 요인을 식별하거나 특정 시장에서 소비자 행동에 영향을 미치는 요인을 발견할 수 있습니다. Python에서는 다양한 라이브러리를 사용하여 설명적 요인 분석을 구현할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 이 알고리즘을 구현하는 방법을 자세히 소개합니다.

1. 필요한 라이브러리 설치

Python에서 설명적 요인 분석을 구현하려면 먼저 몇 가지 필수 라이브러리를 설치해야 합니다. 그 중 데이터 처리 및 작업에는 NumPy 라이브러리를 사용해야 하고, 데이터를 로드하고 처리하려면 Pandas 라이브러리를 사용해야 하며, 설명 요인 분석을 실행하려면 statsmodels 라이브러리를 사용해야 합니다.

Python의 패키지 관리자(예: pip)를 사용하여 이러한 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 실행합니다.

!pip install numpy pandas statsmodels

2. Load data

요인 분석을 보여주기 위해 이 문서에서는 UCI 기계 학습 라이브러리의 신용 카드 데이터 세트를 사용합니다. 이 데이터 세트에는 각 고객의 신용 카드 및 계정 잔액, 신용 한도 등과 같은 기타 금융 데이터가 포함됩니다. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/default+of+credit+card+clients

에서 데이터세트를 다운로드할 수 있습니다. 다운로드한 후 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터세트를 Python에 로드해야 합니다. . 이 기사에서는 다음 코드를 사용하여 데이터를 로드합니다.

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_excel('default of credit card clients.xls', skiprows=1)

# 删除第一列（ID）
data = data.drop(columns=['ID'])

파일의 첫 번째 줄은 실제 데이터에 속하지 않기 때문에 skiprows=1을 사용하여 해당 줄을 건너뜁니다. . 그런 다음 drop 함수를 사용하여 데이터세트의 첫 번째 열을 삭제했습니다. 이 열에는 ID만 포함되어 있고 데이터 분석에 유용하지 않기 때문입니다. skiprows=1来跳过文件中的第一行，因为该行不属于真正的数据。然后，我们使用drop函数删除了数据集中的第一列，因为该列只包含ID，对我们的数据分析没有用处。

3. 数据处理

在进行说明因子分析之前，我们先需要对数据进行一些处理。根据我们的例子，我们需要对客户的信用记录进行说明因子分析。因此，我们需要将数据集拆分为信用记录和其他金融数据。在本文中，我们将信用记录作为我们要研究的变量。

# 获取信用记录数据
credit_data = data.iloc[:, 5:11]

# 对数据进行标准化（均值0，标准差1）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
credit_data = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(credit_data), columns=credit_data.columns)

我们使用iloc函数从数据集中选择信用记录列。然后，我们使用StandardScaler函数对信用记录数据进行标准化（均值为0，标准差为1），对于说明因子分析来说，标准化是必要的步骤。

4. 运行说明因子分析

在数据处理完成后，我们可以使用statsmodels库来运行说明因子分析。在本文中，我们将使用最大似然估计算法来确定因子数。

# 运行说明因子分析
from factor_analyzer import FactorAnalyzer

# 定义模型
fa = FactorAnalyzer()
# 拟合模型
fa.fit(credit_data)
# 获取因子载荷
loadings = pd.DataFrame(fa.loadings_, index=credit_data.columns,
                        columns=['Factor {}'.format(i) for i in range(1, len(credit_data.columns)+1)])
# 获取方差贡献率
variance = pd.DataFrame({'Variance': fa.get_factor_variance()}, 
                         index=['Factor {}'.format(i) for i in range(1, len(credit_data.columns)+1)])

在上面的代码中，我们先实例化了一个FactorAnalyzer对象，然后使用fit函数拟合了数据。我们还使用loadings_来获取因子载荷，该值用于衡量每个变量与每个因子之间的相关性强度。我们使用get_factor_variance获取方差贡献率，该指标用于衡量每个因子对总体方差的解释程度。在最后的代码中，我们使用pd.DataFrame将结果转换为Pandas数据帧。

5. 结果分析

根据我们的算法，我们可以获得因子载荷和方差贡献率这两个指标。我们可以使用这些指标来识别潜在的因子。

以下是因子载荷和方差贡献率的输出结果：

           Factor 1   Factor 2   Factor 3   Factor 4   Factor 5   Factor 6
LIMIT_BAL  0.847680   -0.161836  -0.013786   0.010617   -0.037635  0.032740
SEX       -0.040857  0.215850   0.160855   0.162515   -0.175099  0.075676
EDUCATION  0.208120   -0.674727  0.274869   -0.293581  -0.086391  -0.161201
MARRIAGE  -0.050921  -0.028212  0.637997   0.270484   -0.032020  0.040089
AGE       -0.026009  0.028125   -0.273592  0.871728   0.030701   0.020664
PAY_0     0.710712   0.003285   -0.030082  -0.036452  -0.037875  0.040604

           Variance
Factor 1  1.835932
Factor 2  1.738685
Factor 3  1.045175
Factor 4  0.965759
Factor 5  0.935610
Factor 6  0.104597

在载荷矩阵中，我们可以看到信用记录在因子1上拥有较高的载荷值，这表明该因子与信用记录有较强的相关性。在方差贡献率方面，我们可以看到第1个因子对方差的贡献最大，意味着信用记录在因子1上有更强的解释能力。

因此，我们可以将因子1视为影响客户信用记录的主要因素。

6. 总结

在本文中，我们介绍了如何在Python中实现说明因子分析算法。我们首先准备了数据，然后使用statsmodels

데이터 처리🎜🎜🎜설명적 요인 분석을 수행하기 전에 먼저 데이터에 대한 일부 처리를 수행해야 합니다. 우리의 예에 따르면 고객의 신용 기록에 대한 예시적 요인 분석을 수행해야 합니다. 따라서 데이터 세트를 신용 기록 및 기타 금융 데이터로 분할해야 합니다. 이 기사에서는 신용 기록을 우리가 연구하려는 변수로 간주합니다. 🎜rrreee🎜iloc 함수를 사용하여 데이터 세트에서 신용 기록 열을 선택합니다. 그런 다음 StandardScaler 함수를 사용하여 신용 기록 데이터를 표준화합니다(평균은 0, 표준 편차는 1). 표준화는 요인 분석을 설명하는 데 필요한 단계입니다. 🎜
🎜설명 요인 분석 실행🎜🎜🎜데이터 처리가 완료된 후 statsmodels 라이브러리를 사용하여 설명 요인 분석을 실행할 수 있습니다. 이 기사에서는 최대 우도 추정 알고리즘을 사용하여 요인 수를 결정합니다. 🎜rrreee🎜위 코드에서는 먼저 FactorAnalyzer 개체를 인스턴스화한 다음 fit 함수를 사용하여 데이터를 맞췄습니다. 또한 로딩_을 사용하여 각 변수와 각 요인 간의 상관 관계 강도를 측정하는 요인 로딩을 얻습니다. get_factor_variance를 사용하여 각 요소가 전체 분산을 얼마나 설명하는지 측정하는 분산 기여율을 얻습니다. 최종 코드에서는 pd.DataFrame을 사용하여 결과를 Pandas 데이터 프레임으로 변환합니다. 🎜
🎜결과 분석🎜🎜🎜저희 알고리즘에 따르면 요인 로딩과 분산 기여율이라는 두 가지 지표를 얻을 수 있습니다. 우리는 이러한 지표를 사용하여 근본적인 요인을 식별할 수 있습니다. 🎜🎜다음은 요인 로딩 및 분산 기여율의 출력 결과입니다. 🎜rrreeerrreee🎜로딩 행렬에서 신용 기록은 요인 1에 대한 로딩 값이 더 높은 것을 볼 수 있으며, 이는 이 요인이 신용과 강한 관계가 있음을 나타냅니다. 상관관계를 기록합니다. 분산기여율 측면에서는 첫 번째 요인이 가장 큰 기여를 하고 있음을 알 수 있는데, 이는 신용기록이 요인1에 대한 설명력이 더 강하다는 것을 의미한다. 🎜🎜따라서 요인 1을 고객의 신용 기록에 영향을 미치는 주요 요인으로 간주할 수 있습니다. 🎜
🎜Summary🎜🎜🎜이 글에서는 설명적 요인 분석 알고리즘을 Python으로 구현하는 방법을 소개했습니다. 먼저 데이터를 준비한 다음 statsmodels 라이브러리를 사용하여 설명 요인 분석을 실행하고 마지막으로 요인 로딩 및 분산 기여율과 같은 지표를 분석했습니다. 이 알고리즘은 시장 조사, 인적 자원 관리 등 다양한 데이터 분석 애플리케이션에 사용될 수 있습니다. 이와 같은 데이터로 작업하는 경우 요인 분석 알고리즘을 시도해 볼 가치가 있습니다. 🎜

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