numpyを使ってPythonでバリマックスローテーションを実行

Question

私は行列の主成分分析を行っています。私はすでに私はこの成分行列にバリマックス回転を実行する必要がなく、回転する正確な方法及び程度を見つけることができなかった

A = np.array([[-0.73465832 -0.24819766 -0.32045055] 
       [-0.3728976 0.58628043 -0.63433607] 
       [-0.72617152 0.53812819 -0.22846634] 
       [ 0.34042864 -0.08063226 -0.80064174] 
       [ 0.8804307 0.17166265 0.04381426] 
       [-0.66313032 0.54576874 0.37964986] 
       [ 0.286712 0.68305196 0.21769803] 
       [ 0.94651412 0.14986739 -0.06825887] 
       [ 0.40699665 0.73202276 -0.08462949]]) 

下記に示す成分マトリックスを発見しました。ほとんどの例はRで示されていますが、私はPythonでメソッドが必要です。

Answer 1

あなたは、Pythonでの例をたくさん見つけることができます。ここで私はWikipediaに、唯一numpy使ってPython見つかり例である：私は最近、自分のパッケージを作ったことを、私は、スタックオーバーフローの上にPythonで非常に多くの時間を因子分析を行うためのソリューションを見てきました

def varimax(Phi, gamma = 1, q = 20, tol = 1e-6): 
    from numpy import eye, asarray, dot, sum, diag 
    from numpy.linalg import svd 
    p,k = Phi.shape 
    R = eye(k) 
    d=0 
    for i in xrange(q): 
     d_old = d 
     Lambda = dot(Phi, R) 
     u,s,vh = svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, diag(diag(dot(Lambda.T,Lambda)))))) 
     R = dot(u,vh) 
     d = sum(s) 
     if d/d_old < tol: break 
    return dot(Phi, R) 

Answer 2

ウィキペディアはpythonで例を示していますhere！

例を持ち上げてnumpyののためにそれを仕立て：

from numpy import eye, asarray, dot, sum, diag 
from numpy.linalg import svd 
def varimax(Phi, gamma = 1.0, q = 20, tol = 1e-6): 
    p,k = Phi.shape 
    R = eye(k) 
    d=0 
    for i in xrange(q): 
     d_old = d 
     Lambda = dot(Phi, R) 
     u,s,vh = svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, diag(diag(dot(Lambda.T,Lambda)))))) 
     R = dot(u,vh) 
     d = sum(s) 
     if d_old!=0 and d/d_old < 1 + tol: break 
    return dot(Phi, R) 

Answer 3

は、 fa-kit。これは古い投稿ですが、Googleを介してここに来る他の誰かがいる場合に備えて、このリンクを投げかけています。