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factornode 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
factornode 특성

PCA/요인 노드 아이콘PCA/요인 노드에서는 강력한 데이터 축소 기법을 제공하여 데이터의 복잡도를 줄입니다. 비선형 주성분분석(PCA)은 구성요소가 서로 직각(수직)인 전체 필드 세트에서 변동을 캡처하는 입력 필드의 선형 조합을 찾습니다. 요인 분석은 관측된 필드 세트 내에서 상관관계 패턴을 설명하는 기본 요인을 식별하려고 시도합니다. 두 접근 방식 모두 목표는 원래 필드 세트의 정보를 효과적으로 요약하는 적은 수의 파생 필드를 찾는 것입니다.

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)
표 1. factornode 특성
factornode 특성 특성 설명
inputs [field1 ... fieldN] PCA/요인 모델은 입력 필드의 목록을 사용하지만 대상은 없습니다. 가중치 및 빈도 필드는 사용하지 않습니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 을 참조하십시오.
method PC ULS GLS ML PAF Alpha Image  
mode Simple Expert  
max_iterations Number  
complete_records 플래그  
matrix Correlation Covariance  
extract_factors ByEigenvalues ByFactors  
min_eigenvalue Number  
max_factor Number  
rotation None Varimax DirectOblimin Equamax Quartimax Promax  
delta Number DirectOblimin을(를) 회전 데이터 유형으로 선택하는 경우 delta에 대한 값을 지정할 수 있습니다. 값을 지정하지 않으면 delta 의 기본값이 사용됩니다.
kappa Number Promax을(를) 회전 데이터 유형으로 선택하는 경우 kappa에 대한 값을 지정할 수 있습니다. 값을 지정하지 않으면 kappa 의 기본값이 사용됩니다.
sort_values 플래그  
hide_values 플래그  
hide_below Number  
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