Python에서 잠재 클래스 분석을 수행하는 적절한 방법은 무엇입니까?

파이썬을 사용하여 Latent Class Analysis (LCA)을 사용하여 데이터 세트를 모델링하고 싶습니다. sklearn에 Factor Analysis 클래스가 있지만이 클래스가 LCA와 동일한 지 확신 할 수 없습니다.Python에서 잠재 클래스 분석을 수행하는 적절한 방법은 무엇입니까?

LCA 용 패키지 또는 클래스가 파이썬에 있습니까?

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요인 분석은 완전히 다른 것입니다. 귀하의 경우에는 PCA를 시도해야하며, 데이터 세트가 올바른 모양이면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 변수보다 많은 인스턴스가 있어야 함을 의미합니다. 적어도 10 배 여기

은 또한 당신이 결과를 다른 기술을 시도하고 시각적으로 볼 수

좋은 도구 K-수단 또는 Gausian 혼합물 등의 클러스터링을 시도 할 수 있습니다 PCA

에 대한 자습서입니다해야하는 것은 Orange Toolbox는 그것은 것입니다 기계 학습을위한 GUI 도구와 많은 알고리즘이 scikit에서 왔습니다. 파이프 라인을 프로토 타이핑 한 후에는 동일한 scikit 루틴을 사용하여 프로덕션을 만들 수 있습니다.

2017-01-05 15:42:42 Vlad

나는 FA와 PCA가 모두 차원 감소를 시도했다고 생각 하나? – Arman

그러면 올바른 벡터가 PCA에서 생성 된 두 개의 고유 벡터 인 것을보고 클래스를 추론 할 수 있습니다. 또한 PCA 결과의 중간 행렬에서 처음 N 개의 벡터를 취함으로써 클러스터링을 평가할 수 있습니다. – Vlad

LCA는 일부 파이썬 패키지에 존재합니까? 그렇지 않습니다. – famargar

현재 Python에서 LCA를 지원하는 패키지는 없습니다. R에 LCA를 수행하기 위해 서로 다른 알고리즘을 사용하여 많은 패키지는, 그러나,있다 (예를 들어, 자세한 내용은 CRAN 디렉토리 참조)

Alt 키 hough가 동일하지 않다면, sklearn에 hierarchical clustering 구현이 있습니다. 필요에 맞는 지 확인할 수 있습니다.

2017-06-17 17:42:20 Pakitochus

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