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factornode properties
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factornode プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
factornode プロパティー

因子分析ノード・アイコン因子分析モデル・ナゲットには、データの複雑性を整理する強力なデータ分解手法が 2 種類あります。 主成分分析 (PCA) : 入力フィールドの線型結合が検出されます。成分が互いに直交する (直角に交わる) 場合に、フィールドのセット全体の分散を把握するのに役立ちます。 因子分析 : 一連の観測フィールド内の相関パターンを説明する基本因子が識別されます。 どちらの手法でも、元のフィールド・セットの情報を効果的に要約する少数の派生フィールドの検出が目標です。

例

node = stream.create("factor", "My node")
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("inputs", ["BP", "Na", "K"])
node.setPropertyValue("partition", "Test")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", True)
node.setPropertyValue("model_name", "Factor_Age")
node.setPropertyValue("use_partitioned_data", False)
node.setPropertyValue("method", "GLS")
# Expert options
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("complete_records", True)
node.setPropertyValue("matrix", "Covariance")
node.setPropertyValue("max_iterations", 30)
node.setPropertyValue("extract_factors", "ByFactors")
node.setPropertyValue("min_eigenvalue", 3.0)
node.setPropertyValue("max_factor", 7)
node.setPropertyValue("sort_values", True)
node.setPropertyValue("hide_values", True) 
node.setPropertyValue("hide_below", 0.7)
# "Rotation" section
node.setPropertyValue("rotation", "DirectOblimin")
node.setPropertyValue("delta", 0.3)
node.setPropertyValue("kappa", 7.0)
表 1. factornode プロパティー
factornodeプロパティー 値 プロパティーの説明
inputs [field1 ... fieldN] 主成分分析/因子モデルは対象フィールドでなく、入力フィールドのリストを使用します。 重みフィールドおよび度数フィールドは使用しません。 詳しくは、 モデル作成ノードの共通プロパティー を参照してください。
method PC ULS GLS ML PAF Alpha Image  
mode Simple Expert  
max_iterations 数値  
complete_records フラグ  
matrix Correlation Covariance  
extract_factors ByEigenvalues ByFactors  
min_eigenvalue 数値  
max_factor 数値  
rotation None Varimax DirectOblimin Equamax Quartimax Promax  
delta 数値 回転データ型としてDirectObliminを選択した場合は、deltaの値を指定できます。 値を指定しない場合は、 delta のデフォルト値が使用されます。
kappa 数値 回転データ型としてPromaxを選択した場合は、kappaの値を指定できます。 値を指定しない場合は、 kappa のデフォルト値が使用されます。
sort_values フラグ  
hide_values フラグ  
hide_below 数値