Andrew Ng机器学习课程14(补)
2015-10-08 22:46
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Andrew Ng机器学习课程14(补)
声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/利用EM对factor analysis进行的推导还是要参看我的上一篇博文《Andrew Ng机器学习课程13》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是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
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