396. 旋转函数(数学规律 + 迭代法)

Question

396. 旋转函数

题目描述

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/rotate-function/
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

Ideas

1、Answer( Java )

解法思路:数学规律 + 迭代法

⚡️Arrays 类静态方法 public static IntStream stream(int[] array)

返回顺序 IntStream 与指定的数组作为源。

⚡️Interface IntStream 中 sum() 方法

返回此流中元素的总和。

👍迭代法 比较两个相邻要计算的值,看这两个值的差 F(i)-F(i-1),总结成公式后从 F(0) 出发,O(1) 地计算出下一个 F

题解

Code

/**
 * @author Listen 1024
 * @description 396. 旋转函数(数学规律 + 迭代法)
 * @date 2022-04-22 8:19
 */
 /**
 * 解题方法二:数学规律 + 迭代法
 * 时间复杂度O(n) 其中 n 是数组 nums 的长度
 * 空间复杂度O(1) 仅使用常数空间
 */
class Solution {
    public int maxRotateFunction(int[] nums) {
        int res = 0, len = nums.length, numsSum = Arrays.stream(nums).sum();
        if (len == 0) {
            return res;
        }
        int resSum = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            resSum += i * nums[i];
        }
        res = resSum;
        for (int i = len - 1; i > 0; i--) {
            resSum += numsSum - len * nums[i];
            res = Math.max(res, resSum);
        }
        return res;
    }
}
//上述题解参考链接
https://leetcode-cn.com/problems/rotate-function/solution/xuan-zhuan-shu-zu-by-leetcode-solution-s0wd/

👍暴力解法 题目要求 数组顺时针 旋转,复制两层 nums 数组后为 copyOf ,再简单模拟

Overtime Code

/**
 * @author Listen 1024
 * @description 396. 旋转函数(数学规律 + 迭代法)
 * @date 2022-04-22 8:19
 */
 /**
 * 暴力题解超时
 * 46 / 58 个通过测试用例
 */
class Solution {
    public int maxRotateFunction(int[] nums) {
        int res = 0, len = nums.length;
        if (len == 1) {
            return res;
        }
        int[] copyOf = Arrays.copyOf(nums, len << 1);
        for (int i = len; i < len << 1; i++) {
            copyOf[i] = copyOf[i - len];
        }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int sum = 0, index = i, cnt = 0;
            while (cnt < len) {
                sum += cnt * copyOf[index];
                index++;
                cnt++;
            }
            list.add(sum);
        }
        res = Collections.max(list);
        return res;
    }
}
<think>好的,用户想了解因子分析中方差最大法(varimax rotation)的数学原理。首先,我需要回忆一下因子旋转的基本概念。因子旋转是为了让因子载荷矩阵的结构更简单,便于解释。方差最大法属于正交旋转的一种,目标是让每个因子上的载荷平方的方差最大化,这样每个变量尽可能只在一个因子上有高载荷,其他因子上载荷接近零。 接下来,我需要明确varimax rotation的具体数学步骤。首先,因子分析后的初始载荷矩阵可能不够清晰,旋转的目的是通过坐标变换使结构更明确。正交旋转保持因子之间的正交性,即不相关。方差最大法的目标函数是最大化各个因子载荷平方的方差之和。数学上,这涉及到对载荷矩阵进行变换,通常是旋转矩阵,使得每个变量在某个因子上有高载荷,而在其他因子上载荷较低。 然后,需要考虑如何构造目标函数。对于每个因子,计算其载荷平方的方差,然后将所有因子的方差相加,最大化这个总和。具体来说,方差的计算是每个变量在该因子上的载荷平方减去该因子载荷平方均值的平方的平均。最大化这个总和会促使载荷向0或1靠近,从而简化结构。 可能需要涉及一些数学推导,比如使用Kaiser提出的varimax准则,通过旋转角度的选择来优化目标函数。通常使用迭代算法,比如坐标轮换法,每次优化两个因子的旋转角度,直到收敛。 还需要注意,方差最大法适用于正交因子模型,假设因子之间不相关。如果是斜交旋转,方法会不同,但用户的问题明确是关于varimax,所以重点在正交旋转。 另外,结合用户提供的引用,引用[3]提到了R语言中使用psych包的fa函数进行因子分析,包括斜交旋转,但用户的问题是关于varimax,属于正交旋转。引用[1]提到因子分析包含主成分分析,而旋转是因子分析的扩展,这可能帮助解释为什么需要旋转来改善解释性。 最后,需要确保解释清晰,数学公式正确,使用$$...$$格式,并生成相关问题。检查是否有遗漏的步骤,比如是否提到载荷矩阵的标准化处理,或者实际应用中的注意事项。</think>方差最大法(Varimax Rotation)是因子分析中用于简化因子载荷矩阵结构的正交旋转方法,其数学原理可通过以下步骤解析: --- ### 一、核心目标 通过**正交旋转**使因子载荷矩阵的平方载荷方差最大化,从而增强因子的解释性。其本质是通过坐标变换使每个变量尽可能在单个因子上有高载荷(接近±1),在其他因子上有低载荷(接近0)。 --- ### 二、数学原理 1. **因子载荷矩阵定义** 设因子载荷矩阵为$A = [a_{ij}]_{p \times m}$,其中$p$为变量数,$m$为公因子数,$a_{ij}$表示第$i$个变量在第$j$个因子上的载荷。 2. **方差最大化准则** 对每个因子列计算载荷平方的方差,并最大化所有因子方差之和: $$ V = \sum_{j=1}^{m} \left[ \frac{1}{p} \sum_{i=1}^{p} (a_{ij}^2)^2 - \left( \frac{1}{p} \sum_{i=1}^{p} a_{ij}^2 \right)^2 \right] $$ 目标是通过正交旋转矩阵$T$(满足$T^T T = I$)将原始载荷矩阵$A$转换为$B = AT$,使得$V$最大化。 3. **正交旋转的几何意义** 旋转矩阵$T$对应因子空间的坐标轴旋转,保持因子间正交性。通过调整旋转角度$\theta$(例如二维时为Givens旋转矩阵),逐步优化目标函数$V$。 4. **迭代优化过程** - 对每一对因子进行两两旋转,计算使方差增量最大的角度$\theta$ - 更新载荷矩阵,重复直至方差$V$不再显著增加 --- ### 三、数学推导(以二维旋转为例) 1. **旋转矩阵形式** 对于因子对$(j,k)$,旋转矩阵为: $$ T = \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta \\ \sin\theta & \cos\theta \end{bmatrix} $$ 2. **变换后载荷更新** 第$i$个变量在旋转后的因子载荷为: $$ b_{ij} = a_{ij}\cos\theta + a_{ik}\sin\theta \\ b_{ik} = -a_{ij}\sin\theta + a_{ik}\cos\theta $$ 3. **目标函数优化** 通过求导找到使$V$最大的$\theta$,通常得到闭式解: $$ \tan(4\theta) = \frac{D - 2AB/p}{C - (A^2 - B^2)/p} $$ 其中$A = \sum (a_{ij}^2 - a_{ik}^2)$, $B = \sum 2a_{ij}a_{ik}$, $C$和$D$为中间变量[^1]。 --- ### 四、应用特点 1. **标准化处理** 通常先对载荷矩阵行标准化(Kaiser标准化),消除变量方差差异的影响[^3]。 2. **解释性增强** 旋转后因子载荷更接近0或±1,便于识别变量与因子的关联性[^1]。 3. **正交性保持** 因子间仍不相关,适合需要独立因子的场景[^2]。 --- ### 示例(R语言实现) ```r # 使用psych包的fa函数进行Varimax旋转 library(psych) result <- fa(data, nfactors=3, rotate="varimax") print(result$loadings, cutoff=0.3) ``` ---
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