모양이 희박한 행렬이 570000 * 3000입니다. NMF (default nmf 방법을 사용하고 max_iter을 65로 설정)을 수행하려면 nima을 시도했습니다. 그러나, 나는 아주 느린 nimfa를 발견했다. 파이썬/R에서 사용할 수있는 더 빠른 라이브러리 나 NMF를 사용하는 소프트웨어를 사용한 사람이 있습니까?
팩터 분석을 위해 패키지의 fa 명령을 사용 중이므로, 클래스 fa의 객체가 있습니다. fac$loadings으로 로딩을 쿼리 할 수 있지만 로딩이 포함 된 테이블 만 추출하므로 xtable (또는 이와 유사한)을 사용하여 LaTeX 형식으로 변환 할 수 있습니다. 예제 코드 : library(psych)
library(xtable)
data(bfi
~ 50000 개의 클러스터 목록과 각 요소에 여러 가지 요소가있는 입력 파일이 있습니다 (총 1,000 만 개 항목). 작은 예를 아래에 : 또 다른 질문에서 약간의 도움으로 set.seed(1)
x = paste("cluster-",sample(c(1:100),500,replace=TRUE),sep="")
y = c(
paste("factor
저는 factanal()을 사용하여 R에서 여러 변수의 요인 분석을 수행하고 있습니다. 각 사례의 점수 점수를 확인하고 싶지만 요인 점수를 표준화하지 않고 입력 변수의 원래 통계에 반영하고 싶습니다. 요인 분석을 실행하고 요인 점수를 얻을 때 입력 변수의 원래 측정 항목이 아닌 표준화 된 것으로 나타납니다. 입력 변수와 동일한 측정 항목을 가진 표준화되지
미리 감사드립니다. 필자는 'FactoMineR'패키지의 'PCA'기능을 사용하여 주 구성 요소 점수를 획득했습니다. 나는이 포럼에서 package details 및 유사한 질문을 통해 읽으려고했지만 추출 된 구성 요소 (직각 또는 경사)를 회전하는 코드를 파악할 수 없습니다. 'princomp'기능과 'psych'패키지의 'principal'기능은 회전
PROC FACTOR에서 요소를 고유 값으로 가중하려고하지만 약간의 어려움이 있습니다. 나는 해결책을 가지고 있지만, 나에게이 일을하는 더 직접적인 방법이 있어야한다고 생각한다. ** Get factors and eigenvalues;
ods output Eigenvalues=MyEigenVals
proc factor data=MyData method=
나는 누군가가 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있기를 바랍니다. 우선, 나는 통계가 아니다. 나는 R을 사용하여 SPSS의 요인 분석 (PC 추출 & varimax rotation 사용) 결과를 재현하려고하는 소프트웨어 개발자입니다. 지난 주 R에 노출되었을 뿐이므로 발견하려고 노력하고 있습니다. 내 주위에. 그러나 나는 '회전'구성 요소 매트릭스 값을 계
FactoMineR의 MFA에 문제가 발생했습니다. 나는 토마토 식물에서 측정 된 물리적, 화학적 및 미생물 학적 연속 변수를 포함하는 데이터 세트로 작업하고 있는데, 2 가지 다른 치료법과 3 가지 시점에서 취한다. 나는이 같은 내 데이터를 수용 한 : structure(list(row.names = structure(c(1L, 4L, 7L, 10L, 1