如何减少多元线性回归的变量？

Question

我有24个因素，这些因素已经转化为370个变量，然后需要在一个四因素多元线性回归模型中建模(需要生成一个四因素模型的列表)。

减少运行时间的最佳方法是什么？有减少变量的方法吗？K均值聚类是应用的最佳技术吗？

我还需要同样的方法来生成一个包含2因素和3因素多元线性回归模型的列表。

在python中是否有与SAS中的Proc Varclus类似的包？

Answer 1

您应该更多地研究主成分分析( PCA )，这通常是为了减少具有最大方差的维度。至于KNN集群，它确实取决于您的数据和您想要实现的目标。