因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是将具有错综复杂关系的变量（或样品）综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，它也是属于多元分析中处理降维的一种统计方法。
2022-06-18 20:25:21
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狂热分析
fanalysis是用于三项BSD许可下分发的用于因子分析的Python模块。
借助此fanalysis软件包，您可以执行以下操作：
简单对应分析
多重对应分析
主成分分析
这些统计方法可以通过两种方式使用：
作为描述性方法（“数据挖掘方法”）
作为scikit学习管道中的简化方法（“机器学习方法”）
安装
依存关系
狂热分析要求：
Python 3
NumPy >= 1.11.0
Matplotlib >= 2.0.0
Scikit-learn >= 0.18.0
Pandas >= 0.19.0
用户安装
您可以使用pip安装fanalysis：
pip install fanalysis
运行测试
安装后，您可以从源目录外部启动测试套件：
python -m unittest
单元测试的原理在于将狂热分析的输出（具有各种参数组合）与R FactoMine
2022-06-12 14:52:28
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作者介绍Toby，持牌照金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人！和重庆儿科医院，中科院教授，赛柏蓝保持慢病数据挖掘项目合作！管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库，马丁代尔数据库，FDA溶解度数据库，临床试验数据库，WHO药物预警等数据库。
课程概述python机器学习实战糖尿病数据挖掘，运用多种回归算法在年龄，性别，体重指数BMI，血压, 和六个血清指标中挖掘哪个因子是最重要致病因子。这些变量有何关联。课程建立模型综合表现显著高于互联网其他课程。
课程特点平民价格，非纯商业化价格，让贫困学生也学的起国外最先进流行知识。不需要花费几千上万报天价学习班，自学也可成长。
2022-05-24 14:32:30
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