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Python金融大數(shù)據(jù)分析-PCA分析
2017-05-20
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Python金融大數(shù)據(jù)分析-PCA分析

1.pandas的一個(gè)技巧

apply() 和applymap()是DataFrame數(shù)據(jù)類型的函數(shù)，map()是Series數(shù)據(jù)類型的函數(shù)。apply()的操作對(duì)象DataFrame的一列或者一行數(shù)據(jù)， applymap()是element-wise的，作用于每個(gè)DataFrame的每個(gè)數(shù)據(jù)。 map()也是element-wise的，對(duì)Series中的每個(gè)數(shù)據(jù)調(diào)用一次函數(shù)。

2.PCA分解德國(guó)DAX30指數(shù)

DAX30指數(shù)有三十個(gè)股票，聽起來(lái)不多的樣子，其實(shí)還是挺多的，我們很有必要對(duì)其進(jìn)行主成分分析，然后找出最重要的幾個(gè)股票。想必PCA的原理大家應(yīng)該都是知道，說(shuō)白了就是在一個(gè)回歸中找到影響最大的那幾個(gè)，當(dāng)然，數(shù)學(xué)原理就涉及矩陣分解，什么SVD呀。

先上點(diǎn)代碼

這樣，你就可以看到前十個(gè)股票對(duì)DAX30指數(shù)的貢獻(xiàn)量了。

這里，我們采用只用第一個(gè)成分去擬合以及前五個(gè)成分去擬合，發(fā)現(xiàn)效果好的出奇。這樣我們就做到了降維的工作了。我們?cè)賮?lái)展開看一下PCA的效果。

這里，我們把PCA后的值與原始值進(jìn)行散點(diǎn)圖的繪制，

我們看到，整體效果還是不錯(cuò)的，但是很顯然，兩邊和中間總是有點(diǎn)問(wèn)題，所以，如果我們要提高，我們可以在中間分段進(jìn)行PCA，這樣的話，效果應(yīng)該會(huì)更加好。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

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