Часто данные в датасетах бывают разного масштаба, что очень мешает алгоритмам хорошо работать. В большинстве случаев прибегают к нормализации данных - приведению данных к одному масштабу. Основные методы: Два этих метода есть в библиотеке sklearn. MinMaxScaler - приводит независимо каждый признак к значению между 0 и 1. Для каждого признака мы находим минимальное и максимальное значение, из всех значений вычитаем минимальное значение и делим это на разницу между максимальным и минимальным значениями...

import pandas as pd from factor_analyzer import FactorAnalyzer from sklearn.preprocessing import StandardScaler def factor_analysis(data, n_factors=5, output_file=None): """ Функция для выполнения факторного анализа переменных Параметры: - data: pandas DataFrame, содержащий переменные для анализа - n_factors: int, количество факторов для извлечения (по умолчанию 5) - output_file: str, путь к файлу для сохранения нового датасета с факторами (по умолчанию None) Возвращает: - factor_loadings: pandas DataFrame, загрузки переменных на факторы - factor_data:...