对12行11列的数据进行聚类分析+因子分析的代码
时间: 2024-02-18 16:04:22 浏览: 27
好的,以下是Python中使用sklearn库进行聚类分析和因子分析的代码示例:
聚类分析:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理,包括标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(data_scaled)
labels = kmeans.labels_
# 输出聚类结果
print(labels)
```
因子分析:
```python
from sklearn.decomposition import FactorAnalysis
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 因子分析
fa = FactorAnalysis(n_components=3)
fa.fit(data)
loadings = fa.components_
# 输出因子载荷矩阵
print(loadings)
```
需要注意的是,以上代码示例仅供参考,需要根据实际情况进行修改和调整。同时,聚类分析和因子分析的结果需要进行进一步的解释和评估,不能仅仅依靠代码输出的结果。