在Python中使用MDP的因素分析

請原諒我的無知，我對Python很陌生。我正在嘗試使用MDP在Python中執行因子分析（儘管如果有更好的解決方案，我可以使用其他庫）。在Python中使用MDP的因素分析

我N矩陣（稱爲矩陣）有米，我試圖做的：

import mdp 
mdp.nodes.FANode()(matrix)

，但我回來一個錯誤。我猜可能我的矩陣沒有正確地形成？我的目標是找出數據中有多少組件，並找出哪些組件加載到哪些組件上。

這裏是回溯：

Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "mdp/signal_node.py", line 630, in __call__ 
    return self.execute(x, *args, **kwargs) 
    File "mdp/signal_node.py", line 611, in execute 
    self._pre_execution_checks(x) 
    File "mdp/signal_node.py", line 480, in _pre_execution_checks 
    self.train(x) 
    File "mdp/signal_node.py", line 571, in train 
    self._check_input(x) 
    File "mdp/signal_node.py", line 429, in _check_input 
    if not x.ndim == 2: 
AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'

沒有人有任何想法是怎麼回事，感覺像它解釋爲Python新手？

來源

2011-05-20 Jeff

我完全沒有經驗的mdp，但它看起來像它期望您的矩陣被傳遞爲一個Numpy數組而不是一個列表。 Numpy是高性能科學計算的一個軟件包。你可以去Numpy home page並安裝它。完成後，嘗試更改您的代碼：

import mdp, numpy 
mdp.nodes.FANode()(numpy.array(matrix))

來源

2011-05-20 12:56:15

謝謝，仍然出現錯誤（「數據的協方差矩陣單數，冗餘維度需要刪除。」），但你的權利...需要在陣列（）形式 – Jeff 2011-05-21 23:11:54

正如Stephen所說，數據必須是一個numpy數組。更準確地說，它必須是二維數組，第一個索引代表不同的樣本，第二個索引代表數據維度（在這裏使用錯誤的順序可能導致「奇異矩陣」錯誤）。

你也應該看看MDP documentation，這應該回答你所有的問題。如果這對MDP用戶郵件列表沒有幫助。

來源

2011-06-07 07:58:27 nikow

謝謝，雖然我已經因爲決定爲我的項目使用gensim而不是mdp，而且事情變得更加順暢！ – Jeff 2011-06-07 08:07:16

@Jeff：MDP不是專門爲自然語言處理而設計的。因此，我可以想象gensim更適合。 – nikow 2011-06-07 08:44:35

在Python中使用MDP的因素分析

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