对应分析python

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mob64ca12d4650e 2024-12-13 12:15:35 ©著作权

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对应分析与Python：探索数据间的微妙关系

在数据科学和机器学习领域中，数据的分析和可视化是理解数据的关键步骤。而对应分析（Correspondence Analysis）是一种适用于分类数据的多变量统计方法，主要用于探索变量之间的关系。本文我们将通过Python代码示例，带您了解如何进行对应分析，并使用可视化手段来呈现结果。

什么是对应分析？

对应分析是一种降维技术，常用于分析列联表中的频数数据。其主要目标是将高维空间中的数据点映射到较低维度（通常是二维平面），以便更直观地展示数据间的关系。对应分析特别适用于调查研究中，例如市场调查、行为分析等。

Python中的对应分析

在Python中，我们可以使用prince库来进行对应分析。接下来，我们将提供一个简单的示例，假设我们有关于不同旅游目的地的调查数据。

安装依赖库

首先，确保安装了prince和matplotlib库：

pip install prince matplotlib

示例数据

我们将使用一个简单的数据集，包含游客对不同目的地的评价。假设我们有如下的调查结果：

目的地	喜欢	不喜欢	中立
海滩	30	10	5
山区	20	20	10
城市	25	15	10
乡村	15	5	20

我们可以使用pandas库来创建这个数据集。

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {
    'Destination': ['Beach', 'Mountain', 'City', 'Village'],
    'Like': [30, 20, 25, 15],
    'Dislike': [10, 20, 15, 5],
    'Neutral': [5, 10, 10, 20],
}

df = pd.DataFrame(data).set_index('Destination')
print(df)

对应分析

使用prince库可以简单便捷地进行对应分析。

import prince

# 创建对应分析对象
ca = prince.CA(n_components=2)

# 拟合模型
ca = ca.fit(df)

# 转换数据到低维空间
ca_result = ca.row_coordinates(df)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(ca_result[0], ca_result[1])

for i, txt in enumerate(ca_result.index):
    plt.annotate(txt, (ca_result[0][i], ca_result[1][i]))

plt.title('Correspondence Analysis Result')
plt.xlabel('Component 1')
plt.ylabel('Component 2')
plt.grid()
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了对应分析对象并拟合了数据。接着，我们将数据转换到低维空间，并使用matplotlib绘制出对应分析的结果。

旅行图与关系图的可视化

为了更好地理解对应分析的过程和结果，我们可以借助mermaid语法来创建视觉图示。

旅行图

下面是一个用mermaid语法表示的旅行图，展示了我们的分析过程：

journey
    title 数据分析旅程
    section 数据准备
      收集数据: 5: 数据工程师
      数据清洗: 4: 数据科学家
      数据转换: 4: 数据科学家
    section 数据分析
      拟合对应分析模型: 5: 数据科学家
      投影到二维空间: 4: 数据科学家
    section 结果展示
      可视化分析结果: 5: 数据可视化专家

关系图

接下来是一个关系图，用于展示游客与目的地之间的喜好关系：

erDiagram
    VISITOR {
        string Name PK
        string Preference
    }
    DESTINATION {
        string Name PK
        int Likes
        int Dislikes
        int Neutrals
    }
    VISITOR ||--|{ DESTINATION : prefers