如何在python中使用varimax旋轉？

Question

我從維基百科

def varimax(Phi, gamma = 1, q = 20, tol = 1e-6): 
from numpy import eye, asarray, dot, sum, diag 
from numpy.linalg import svd 
p,k = Phi.shape 
R = eye(k) 
d=0 
for i in xrange(q): 
    d_old = d 
    Lambda = dot(Phi, R) 
    u,s,vh = svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, diag(diag(dot(Lambda.T,Lambda)))))) 
    R = dot(u,vh) 
    d = sum(s) 
    if d/d_old < tol: break 
return dot(Phi, R) 

一個最大旋轉代碼，我使用這種方式：

varimax(X) ## X is a numpy array 

但它返回這樣的數字：2.4243244e-15！那不是我預期的答案

我應該改變其他參數？例如gamma或q？ 我不熟悉varimax旋轉

Answer 1

你可以發表一個例子，你用什麼作爲X的輸入以及你期待什麼樣的輸出？

from numpy import eye, asarray, dot, sum, diag 
from numpy.linalg import svd 

def varimax(Phi, gamma = 1, q = 20, tol = 1e-6): 
    p,k = Phi.shape 
    R = eye(k) 
    d=0 
    for i in xrange(q): 
     d_old = d 
     Lambda = dot(Phi, R) 
     u,s,vh = svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, diag(diag(dot(Lambda.T,Lambda)))))) 
     R = dot(u,vh) 
     d = sum(s) 
     if d/d_old < tol: break 
    return dot(Phi, R) 

，使一些虛設部件來測試它是這樣的：：

import numpy as np 

comps = np.linalg.svd(
    np.random.randn(100,10), 
    full_matrices=False 
    )[0] 

rot_comps = varimax(comps) 

print("Original components dimension {}".format(comps.shape)) 
print("Component norms") 
print(np.sum(comps**2, axis=0)) 

print("Rotated components dimension {}".format(rot_comps.shape)) 
print("Rotated component norms") 
print(np.sum(rot_comps**2, axis=0)) 

的輸入和輸出是

我通過在代碼中固定了縮進，這樣測試的代碼正如您所期望的那樣，100 x 10個單位規範陣列。