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Andrew Ng机器学习课程14(补)
阅读量:5101 次
发布时间:2019-06-13

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Andrew Ng机器学习课程14(补)


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利用EM对factor analysis进行的推导还是要参看我的上一篇博文《》中关于EM的运算推导过程,才能对factor analysis中的相关转换有所理解。


一个具体的应用例子:

例如,在企业形象或品牌形象的研究中,消费者可以通过一个有 24 个指标构成的评价体系,评价百货商场的 24 个方面的优劣。但消费者主要关心的是三个方面,即商店的环境、商店的服务和商品的价格。因子分析方法可以通过 24 个变量,找出反映商店环境、商店服务水平和商品价格的三个潜在的因子,对商店进行综合评价。而这三个公共因子可以表示为:

xi=μi+αi1F1+αi2F2+αi3F3+ei
这里的
xi就是样例 x 的第 i 个分量,
μi就是μ的第 i 个分量,
αij就是Λ的第 i 行第 j 列元素,
Fi是 z 的第 i 个分量,
ei
e(i)。称
Fi是不可观测的潜在因子。 24 个变量共享这三个因子,但是每个变量又有自己的个性,不被包含的部分
ei,称为特殊因子。


2015-10-8 艺少

转载于:https://www.cnblogs.com/huty/p/8519052.html

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