python - 如何在python中使用varimax旋转？

我有维基百科的varimax旋转码

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)

我用这种方式：

  varimax(X)  ## X is a numpy array

但是它返回的数字是这样的：2.4243244e-15！那不是我期望的答案

我应该改变其他论点吗？例如gamma或q ??
我对varimax旋转不熟悉

最佳答案

您能否发布一个示例，说明您正在使用什么作为X的输入以及期望什么样的输出？

我通过修复代码缩进来测试您的代码，如下所示：

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)

然后制作一些虚拟组件进行测试，如下所示：

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))

正如您所期望的那样，输入和输出是具有单位范数的100 x 10数组。