你好，
我有一个广泛的数据集，我希望尝试一种共识建模方法来挑选我的数据集中可能的模式。 由于这些将是一个非常广泛的方法，我只有一些关于脚本的逻辑问题。 首先，我将分解建模试图实现的工作流程。
工作流程
1. 随机子集数据集 - 采样率为 0.1。
2. 对“y”列运行因子分析。
3. 使用因子分析中的特征值，针对以下数量的因子运行 K 均值聚类：
- 特征值大于 1 的因子数的 3 个因子。
4. 将除标准差外的所有聚类均值放入数据表中。
5. 将步骤 4 与步骤 1 中采样的随机数据子集连接起来。
6. 创建区分样本和k-mean聚类均值的指标列。
7. 循环运行步骤 1 到 6 n 次。
8. 创建指标列以区分最终连接表中的每个循环。
所有这一切都可以一次完成，但我在这里试图通过许多不同的迭代来自动化这个过程，并创建一个仪表板来展示结果如何通过随机抽样过程发生变化。
任何关于如何将这些步骤相互编码的输入将不胜感激。 循环是让我感到悲伤的原因，因为所有其他步骤（步骤 3 除外）都可以保存到数据表中并提取代码。
