面板數據聚類, 因子分析和主成分分析咋做?

2021-01-07 騰訊網

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以下這篇文章是講多指標的面板數據聚類問題，即咱們需要在考慮很多指標的基礎上對各個個體進行聚類。文章的做法是這樣的，先得到按照時間對各個體所對應的指標數據求均值，這樣就可以構建一個某個時間點該指標所對應的均值，比如2019年A指標的均值，2020年A指標.....

下面這篇文章開展多指標面板數據中的因子分析，與上面的聚類分析類似，也是先把三維度的數據信息通過處理轉化為二維度的信息。

這種方法的缺陷以下文字講得比較清楚，因子也需要有取捨地使用。

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  • R語言實現常用的5種分析方法(主成分+因子+多維標度+判別+聚類
    R語言中進行主成分分析可以採用基本的princomp函數，將結果輸入到summary和plot函數中可分別得到分析結果和碎石圖。但psych擴展包更具靈活性。 另一種較為先進的方法是平行分析（parallel analysis）。該方法首先生成若干組與原始數據結構相同的隨機矩陣，求出其特徵值並進行平均，然後和真實數據的特徵值進行比對，根據交叉點的位置來選擇主成分個數。
  • R語言實現常用的5種分析方法(主成分+因子+多維標度+判別+聚類)
    R語言中進行主成分分析可以採用基本的princomp函數，將結果輸入到summary和plot函數中可分別得到分析結果和碎石圖。但psych擴展包更具靈活性。注意此結果與princomp函數結果不同，princomp函數返回的是主成分的線性組合係數，而principal函數返回原始變量與主成分之間的相關係數，這樣就和因子分析的結果意義相一致。三 、旋轉主成分旋轉是在保持累積方差貢獻率不變條件下，將主成分負荷進行變換，以方便解釋。
  • 聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析的區別與聯繫
    目的不同： 因子分析把諸多變量看成由對每一個變量都有作用的一些公共因子和僅對某一個變量有作用的特殊因子線性組合而成，因此就是要從數據中控查出對變量起解釋作用的公共因子和特殊因子以及其組合係數；主成分分析只是從空間生成的角度尋找能解釋諸多變量變異的絕大部分的幾組彼此不相關的新變量（主成分）。2.
  • 主成分分析和因子分析的區別
    線性表示方向不同主成分分析是將主成分表示為原變量的線性組合，而因子分析模型是將原變量表示為公共因子和特殊因子的線性組合3. 假設條件不同主成分分析：可認為不需要假設因子分析：需要一些假設。正交因子模型需假定：各個公共因子之間不相關，特殊因子之間不相關，且公共因子和特殊因子之間也不相關。4.主成分和公共因子的數量不同主成分分析中主成分的個數和變量個數p相同，它是將一組具有相關性的變量變換為一組不相關的變量。當然在實際使用中，我們會選擇少於p個主成分。
  • 主成分分析和因子分析,傻傻分不清楚?
    因子分析是主成分分析的推廣和發展，它將具有錯綜複雜關係的變量綜合為數量較少的幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相互關係，同時根據不同因子還可以對變量進行分類，它屬於多元分析中處理降維的一種統計方法。兩者的相同點：1、思想一致：都是降維的思想；2、應用範圍一致：都要求變量之間具有不完全的相關性；3、數據處理過程一致：數據的無量綱化，求相關係數矩陣的特徵值和特徵向量，通過累計貢獻率確定主成分個數、因子個數；4、合成方法一致：都沒有考慮原始變量之間的關係
  • 基於R語言的主成分和因子分析
    主成分分析過程1）數據預處理，可以直接使用原始數據也可以使用相關係數矩陣；2）選擇主成分的個數（可有三種方法參考，1：保留特徵值大於1的主成分；2：碎石圖，在圖形變化最大處之上的主成分均可保留；3：平行分析，將真實數據的特徵值與模擬數據的特徵值進行比較，保留真實數據的特徵值大於模擬數據的特徵值的主成分
  • R語言實戰(14)——主成分分析和因子分析
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    本節主要總結「數據分析」的「主成分分析」和「因子分析」的思想。通過學習《 R 語言實戰 》關於這兩種方法的解釋，我們很容易理解這兩種方法其存在的意義。——降維。我們將要面對的數據實在是太大，變量實在太多，因此計算機所承受的壓力也會越來越大。信息過度複雜是多變量數據最大的挑戰之一，特別是在還要考慮變量間交互關係的時候，變量增加時交互關係的量是按階乘關係在往上漲的，所以降維在很多時候能夠起到減少大量工作量的作用，是數據分析很重要的一個思想。以上是「主成分分析」與「因子分析」聯繫，有共同的目的。
  • 一鍵完成主成分分析+K均值+社區聚類+關聯規則
    )把一系列可能線性相關的變量轉換為一組線性不相關的新變量，  也稱為主成分，從而利用新變量在更小的維度下展示數據的特徵。        主成分是原有變量的線性組合，其數目不多於原始變量。組合之後，相當於我們獲得了一批新的觀測數據，這些數據的含義不同於原有數據，但包含了之前數據的大部分特徵，並且有著較低的維度，便於進一步的分析。距離相近劃分一個類別
  • 主成分法因子分析的R語言實現
    主成分分析和因子分析有很多相同之處，在統計方法上又有本質的區別。主成分法是因子分析參數估計的方法之一，本文利用principal()函數對主成分法因子分析進行分步計算，作為因子分析內容的導入。本文例題取自於高惠璇《多元統計分析》，鹽泉又稱食鹽泉，是指含鹽分較多的礦泉。
  • 數據分析之主成分分析,spss主成分分析實例
    主成分分析方法能夠解決以上問題，主成分分析法是一種降維的統計方法，是考察多個變量間相關性一種多元統計方法。二、spss主成分分析操作流程導入數據。將已有數據整理後導入spss導入數據主成分分析操作流程。點擊分析—降維—因子分析
  • 聚類分析和主成分分析
    來自黃思思(浙江大學八年制醫學生，生信技能樹全國巡講杭州站優秀學員)投稿示例數據一：現有16種飲料的熱量、咖啡因含量、鈉含量和價格的數據，根據這4個變量對16飲料進行聚類這裡展示的是離差平方和法（WARD）進行系統聚類。
  • 詳細講解因子分析(主成分)
    本文選取的財務指標中，其指標單位不盡相同，數據差異需要量化，消除差異，儘可能統一，增強不同單位和大小的數值指標的可比性，確保最終分析結果最大程度的準確性和客觀性。首先對原始變量數據進行標準化處理：在因子分析中，很必要的一個步驟是對數據進行檢驗，通過檢驗才能得知所列數據是否適合做因子分析。KMO檢驗值大於0.5表明勉強適合做因子分析；KMO>0.6，表明適合做因子分析；KMO>0.8，表明非常適合做因子分析。
  • 主成分分析技術PCA (Principal Component Analysis)
    4)  使得結果容易理解降維的算法有很多，比如奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、獨立成分分析(ICA)。下面來簡要介紹一下PCA。PCA的概念PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一種使用最廣泛的數據降維算法。
  • R數據分析:主成分分析及可視化
    主成分分析是一個常見的降維，探索性技術，常常在量表編制或者其它變量較多數據集分析的時候會用到，今天給大家寫寫R語言中如何快速高效的進行PCA和可視化。數據介紹及PCA今天用R中自帶的數據集mtcars，這個數據集只有32個觀測，但是有11個變量，太多了，我們就做PCA選個主成分出來：這兒大家得注意主成分分析只能應用於數值變量，而且變量必須標準化PCA only works with numeric dataCategorical data must be encoded as numeric
  • 因子分析
    (1) 兩者構成了因子分析；(2) 驗證性因子分析更著重於假設-分析擬合-得出結論，而探索性因子分析沒有假設前提，僅通過數據得出基本結構及化簡等；2.6 數據降維應用場景遠不止以上幾種，只需要數據之間存在一定的共線性以及各因素之間存在某種業務邏輯，均可使用因子分析嘗試一波，注意這裡提到的是探索性因子分析，但往往兩者會有所結合。
  • 一文了解R語言數據分析 ----主成分分析
    方差膨脹因子在檢測多重共線性時提到的一點是，變量對之間的相關性很大，但有時只關注預測變量對之間的相關性可能是一個限制因素。成對相關可能很小，但三個或更多變量之間存在線性相關。例如，X1，X2和X3之間的關係由線性方程定義，例如：X3 = 3X1 + 4X2 +Error。對於這種情況，我們使用方差膨脹因子。
  • 數據分析淺談 | 基礎篇
    統計分析方法論：描述統計、假設檢驗、信度分析、相關分析、方差分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分與因子分析、時間序列分析，決策樹。 因子分析因子分析是一種旨在尋找隱藏在多變量數據中、無法直接觀察到，但是影響或支配可測變量的潛在因子、並估計潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法。