对数据进行因子分析的包
factor-analysis的Python项目详细描述
因子分析
你的数据被分解成潜在变量和噪声参数，所有这些都在同一个样本中。
m表示样本长度，
n表示数据样本的特征数
k表示数据样本要表示的潜在特征数
λ表示
z表示大小的潜在变量mx kϵ表示大小为mx``nΨ`的噪声参数表示` _`
因子分析方程
x = μ + λz + ϵ
利用期望最大化后验分布（z×x）确定^ {CD4>}和^ {CD11>}。该方法可用于根据用户已知的后验分布预测因子变量，前提是正在处理的数据可以拟合到方程中。
importtensorflowastff=factor_analysis.factors.Factor(data,factor_analysis.posterior.Posterior(covariance_prior,means))noise=factor_analysis.noise.Noise(f,f.posterior)withtf.Session()assess:print(f.create_factor().eval())print(noise.create_noise(f.create_factor()).eval())
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