Python 旋转分量加载矩阵

我正在寻找Python中显示旋转PCA组件矩阵的方法

我已经编写了一个Python函数，它接收熊猫数据帧并返回PCA分析的一些基本元素。我还有其他地方提到的“varimax”旋转函数。然而，我似乎找不到任何东西来显示“旋转”组件矩阵。目前，PCA仅显示未旋转的组件加载矩阵。在下面的第一个函数中，x_comp2返回已排序、未旋转的加载矩阵。相比之下，如果您在PCA或FA中要求“旋转”，SPSS（和其他人）将返回旋转的加载矩阵。旋转组件矩阵有助于解释加载到每个组件上的变量

#function to run PCA analysis.  yes, I'm sure this can be cleaner... first attempt. x is the name of the dataframe, n is the number of Principal Components to extract.

def pca(x, n):
   pca = PCA(n_components=n)
   l = len(x.columns)
   x_pca = pca.fit(x.iloc[:,0:l])
   pca_t = pca.transform(x.iloc[:,0:l])
   e = pca.explained_variance_
   x_comp = pd.DataFrame(x_pca.components_.T * np.sqrt(x_pca.explained_variance_))
   x_comp['variable'] = np.array(x.columns[0:l])
   x_comp1 = pd.DataFrame(x_comp.set_index('variable'))
   x_comp2 = x_comp1.apply(lambda x: np.where(x < .2,'',round(x,2)))
   x_comp2.sort_values([0,1], ascending=False)
   var=pd.DataFrame(np.cumsum(np.round(x_pca.explained_variance_ratio_, decimals=3)*100))
return x_comp2, var, pca_t, e



#function to perform Varimax rotation
def varimax(Phi, gamma = 1.0, q = 20, tol = 1e-6):
    from scipy import eye, asarray, dot, sum, linalg
    p,k = Phi.shape
    R = eye(k)
    d=0
    for i in range(q):
       d_old = d
       Lambda = dot(Phi, R)
       u,s,vh = linalg.svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, np.diag(np.diag(dot(Lambda.T,Lambda))))))
    R = dot(u,vh)
    d = sum(s)
    if d_old!=0 and d/d_old < 1 + tol: break
return dot(Phi, R)

运行PCA分析的函数。是的，我相信这会更干净。。。第一次尝试。x是数据帧的名称，n是要提取的主成分的数量。 def pca（x，n）： pca=pca（n_分量=n） l=len（x列） x_pca=pca.fit（x.iloc[：，0:l]） pca\u t=pca.transform（x.iloc[：，0:l]） e=主成分分析方差_ x_comp=pd.DataFrame（x_pca.components.T*np.sqrt（x_pca.explained\u variance）） x_comp['variable']=np.array（x.columns[0:l]） x_comp1=pd.DataFrame（x_comp.set_索引（'variable'）） x_comp2=x_comp1.应用（λx:np.式中（x<.2'，四舍五入（x，2））） x_comp2.排序_值（[0,1]，升序=False） var=pd.数据帧（np.cumsum（np.round（x_pca.explained_方差_比率，小数=3）*100）） 返回x_comp2，var，pca_t，e #用于执行Varimax旋转的函数 def varimax（Phi，伽马=1.0，q=20，tol=1e-6）： 来自scipy进口眼、asarray、dot、sum、linalg p、 k=φ形状 R=眼睛（k） d=0 对于范围（q）内的i： d_old=d λ=点（φ，R） u、 s，vh=linalg.svd（点（φT，asarray（λ）**3-（伽马/p）*点 R=点（u，vh） d=总和 如果你老了=0和d/d_旧<1+tol:中断 返回点（φ，R）