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Python中的验证性因子分析
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python中有没有可以进行验证性因子分析的包？我已经找到了几个可以在python中执行探索性因子分析的程序(scikitlearn，factor_analyzer等)，但我还没有找到一个可以执行CFA的软件包。
浏览 3提问于2019-01-24得票数 3
我使用fa.poly函数对分类清单变量进行因子分析。我现在正在尝试从结果中提取因子分数。但是，str函数表示因子分数不会“存储”在结果中。这与用于连续变量的因子分析函数fa形成对比，在因子分析函数中，分数存储在结果中，可以使用results$scores提取分数
results <- fa.poly(inputdata, 4, fm =
浏览 0提问于2013-10-17得票数 5
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我必须将PCA应用于包含数值和分类值的数据集上。在预处理阶段，我用数字转换了所有的分类值，这样软件就可以处理它们(基本上我创建了虚拟变量)。现在，为了应用PCA，我必须对数据矩阵进行缩放，使其平均值等于0。我的问题是:规范分类值(现在是数字，但它们实际上是绝对值)是否有意义？我想不是，但那样的话，我该怎么做呢？我做PCA而不缩放这些变量？
谢谢!
浏览 0提问于2018-06-10得票数 3
我正在尝试使用python 3.7实现因子分析。
浏览 1提问于2020-02-26得票数 3
下面是我要创建的将少量数字特性转换为因素的菜谱： recipe(log_sale_price ~ MSSubClass + OverallCond + LowQualFinSF) %>% select(MSSubClass,OverallCond,LowQualFinSF),
levels = list(fct_cd_mssbclass, fct_cd_ovcond, fct_cd_lwqfi
浏览 0提问于2020-03-29得票数 0
我目前正在使用Python语言运行探索性因子分析，它可以很好地与factor_analyzer包()配合使用。为了选择合适的因子数量，我使用了Kaiser标准和Scree图。有没有人知道Python中等效的方法/函数/包？我已经寻找了一段时间，但不幸的是没有成功。诚挚的问候
浏览 1提问于2020-06-10得票数 3
主成分分析和因子分析是否相同？这两种方法都用于数据降维，但从理论上讲，我无法找到它们之间的区别？
为了减少数据集中的变量数，我在SPSS中做了FA。我认为同样的想法也可以用PCA来完成。
浏览 0提问于2018-09-20得票数 1
3回答
半正定矩阵与数值稳定性？
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我正在尝试对共现矩阵(C)进行因子分析，该矩阵是从术语文档矩阵(TD)计算得出的，如下所示: C=TD*TD‘
在理论上C应该是半正定的，但它不是，因此因子分析算法不能使用它，因为速度原因我不能改变算法
浏览 7提问于2010-01-22得票数 5
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我正在使用形态测量执行一些主成分分析，这些测量使用log10进行归一化。我使用以下命令在R中生成PCA： PCA_morpho <- prcomp(dataframe_morpho, scale = TRUE)fviz_screeplot(PCA_morpho)有没有可能知道哪些输入变量(来自我的"dataframe_morpho")构成了这个屏幕图中的每个“维度”？每个“维度”可以是我的数据中的每个度量？
浏览 6提问于2021-10-21得票数 0
1回答
我有一个包含29个项目的数据集，可以运行探索性因子分析。我已经在Python和Stata中使用相同的因子实现了这个数据集，但我得到了两个不同的结果。实际上，它们是不同的，因为我确定了特征值:在Python中是4，但在Stata中只有2。 为什么会有这样的差异，我应该取哪个结果？以下是我的代码Python df = df[df.g1 == 3]fa.set_params(n_factors=6) # so factor
fa.fit
浏览 25提问于2021-08-17得票数 1
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我正在尝试使用sklearn库在Python语言中将信号分解成大型稀疏矩阵中的组件(矩阵分解)。
我利用scipy的scipy.sparse.csc_matrix来构建我的数据矩阵。然而，我不能进行任何分析，比如因子分析或独立成分分析。我唯一能做的就是使用truncatedSVD或scipy的scipy.sparse.linalg.svds来执行主成分分析。有没有人知道在python中对稀疏矩阵进行ICA或FA的解决方法？任何帮助都将不胜感激！谢谢。
浏览 1提问于2015-04-29得票数 2
我一直在努力使用python中的sklearn执行因子分析。但是，当我在python中运行以下代码时，我不确定发生了什么以及它是否正确。, -0.00435391, -0.00012713,在python中有没有更简单的方法来执行因子分析？如果没有，我如何从我的python代码中获取因子组件？
如果它有任何用处，我使用的数据集是10种资产的期货合
浏览 0提问于2017-12-24得票数 1
我的问题是，我需要做一些复杂的数学运算(奇异值分解、因子分析)，而且我不想用javascript编写算法。python已经为我需要的函数(SciPy)提供了库，但我找不到任何迹象表明我可以使用Python进行Chrome扩展。
这是正确的吗？我还有其他选择吗？
浏览 2提问于2011-02-19得票数 40
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我应该使用哪种因子分析方法？Minres还是WLS？在进行了EFA之后，我想使用lavaan包进行EFA。在这里，估计器MLM似乎适合我的数据。在MPlus中，有一种可用于探索性和验证性因子分析的传销方法。你知道哪种因子分析方法在心理学上最有可能对应于传销估计器吗？或者，您对数据转换有何看法？谢谢你的帮助，致以良好的问候。
浏览 0提问于2015-04-01得票数 1
假设我有混合数据和(python)代码，它能够对连续预测器进行PCA (主成分分析)，在名义预测器上进行MCA (多重对应分析)。是否有可能将PCA和MCA的结果合并成一个？
浏览 0提问于2016-01-19得票数 9
1回答
请有人解释一下什么时候使用FA或者什么时候使用PCA，就像我所理解的那样，FA进行降维，但是PCA --主要目标是相同的。那我应该用哪一种?在哪种情况下？
浏览 0提问于2021-12-12得票数 1
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