MaxHalford/prince

解决的问题

Prince 简化了在表格数据上执行多变量探索性数据分析的过程。它提供了一套统计方法来总结和可视化复杂数据集，帮助您发现原始数据中可能不明显的变量之间的模式和关系。

工作原理

Prince 使用模仿流行的 scikit-learn 库的 API 实现了各种统计技术，如主成分分析（PCA）和对应分析（CA）。这使您能够将模型拟合到数据、转换数据集，并使用 Altair 生成交互式可视化。它设计高效，并针对 scikit-learn 和 FactoMineR 等成熟工具进行了严格测试。

适用人群

适用于需要在表格数据集上执行探索性分析，并偏好熟悉、一致的 Python 接口进行统计建模的数据科学家和研究人员。

亮点

• 支持多种方法，包括 PCA、MCA、MFA、FAMD、GPA 和 PGA。
• 使用与 scikit-learn 兼容的 API，易于使用。
• 支持高级功能，如补充行/列和行/列加权。
• 生成交互式图表用于数据可视化。
• 针对行业标准的 R 和 Python 库进行了全面测试。