import numpy as np from scipy.stats import bartlett from scipy.linalg import toeplitz from scipy.stats import chi2 def kmo(dataset): corr_mtx = np.corrcoef(dataset.T) corr_inv = np.linalg.inv(corr_mtx) n_vars = dataset.shape[1] kmo_num = np.sum(np.square(corr_inv)) - n_vars kmo_denom = kmo_num + np.sum(np.square(toeplitz(np.arange(1, n_vars + 1)))) kmo_val = kmo_num / kmo_denom return kmo_val # 使用示例数据进行KMO检验 data = np.random.rand(100, 5) # 替换为您自己的数据集 kmo_value = kmo(data) print("KMO值:", kmo_value)

这段代码是一个使用Python进行KMO检验的示例。它使用了NumPy和SciPy库来计算KMO值。

在这个示例中，我们首先导入了必要的库。然后定义了一个名为`kmo`的函数，它接受一个数据集作为参数，并返回计算得到的KMO值。

在函数内部，我们首先计算数据集的相关系数矩阵`corr_mtx`，然后使用`np.linalg.inv`函数计算相关系数矩阵的逆矩阵`corr_inv`。接下来，我们获取数据集的变量数量`n_vars`。然后，我们计算KMO的分子部分`kmo_num`和分母部分`kmo_denom`。最后，我们将分子除以分母得到KMO值`kmo_val`并返回。

在主程序中，我们使用一个随机生成的100x5的数据集作为示例数据。您可以将其替换为您自己的数据集。然后，我们调用`kmo`函数计算KMO值，并将结果打印在控制台上。

希望这可以解答您的问题。如果还有其他疑问，请随时提问！