首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用sklearn.decomposition FactorAnalysis在python中获取因子加载

因子加载(Factor Loading)是因子分析中的一个重要概念,用于衡量原始变量与潜在因子之间的关系强度。sklearn.decomposition模块中的FactorAnalysis类可以用于在Python中进行因子加载的计算。

使用sklearn.decomposition FactorAnalysis获取因子加载的步骤如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
from sklearn.decomposition import FactorAnalysis
  1. 准备数据: 准备一个包含原始变量的数据集,通常是一个二维数组或矩阵。
  2. 创建FactorAnalysis对象:
代码语言:txt
复制
fa = FactorAnalysis(n_components=k)

其中,n_components表示要提取的因子数量。

  1. 拟合数据:
代码语言:txt
复制
fa.fit(X)

其中,X是准备好的数据集。

  1. 获取因子加载:
代码语言:txt
复制
factor_loadings = fa.components_

factor_loadings是一个数组,每一行表示一个原始变量与各个因子之间的加载。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
from sklearn.decomposition import FactorAnalysis

# 准备数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 创建FactorAnalysis对象
fa = FactorAnalysis(n_components=2)

# 拟合数据
fa.fit(X)

# 获取因子加载
factor_loadings = fa.components_

print(factor_loadings)

FactorAnalysis的优势是可以用于降低数据维度、提取主要特征、发现潜在因子等。它在许多领域都有广泛的应用,例如金融、市场研究、社会科学等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia)
  • 腾讯云人工智能开发平台(https://cloud.tencent.com/product/ai)
  • 腾讯云大数据分析平台(https://cloud.tencent.com/product/dla)
  • 腾讯云数据仓库(https://cloud.tencent.com/product/dws)
  • 腾讯云人工智能计算平台(https://cloud.tencent.com/product/aic)
  • 腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  • 腾讯云云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
  • 腾讯云云存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  • 腾讯云区块链服务(https://cloud.tencent.com/product/tbaas)
  • 腾讯云物联网平台(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer)
  • 腾讯云移动开发平台(https://cloud.tencent.com/product/mpe)
  • 腾讯云音视频处理(https://cloud.tencent.com/product/vod)
  • 腾讯云网络安全(https://cloud.tencent.com/product/saf)
  • 腾讯云云原生应用引擎(https://cloud.tencent.com/product/tke)
  • 腾讯云元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/mu)
  • 腾讯云云计算(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  • 腾讯云云函数(https://cloud.tencent.com/product/scf)
  • 腾讯云云监控(https://cloud.tencent.com/product/monitor)
  • 腾讯云云安全中心(https://cloud.tencent.com/product/ssc)
  • 腾讯云云审计(https://cloud.tencent.com/product/cja)
  • 腾讯云云解析(https://cloud.tencent.com/product/dns)
  • 腾讯云云加速(https://cloud.tencent.com/product/cdn)
  • 腾讯云云防火墙(https://cloud.tencent.com/product/ddos)
  • 腾讯云云镜像(https://cloud.tencent.com/product/image)
  • 腾讯云云硬盘(https://cloud.tencent.com/product/cbs)
  • 腾讯云云容器服务(https://cloud.tencent.com/product/ccs)
  • 腾讯云云弹性伸缩(https://cloud.tencent.com/product/as)
  • 腾讯云云数据库Redis版(https://cloud.tencent.com/product/redis)
  • 腾讯云云数据库MongoDB版(https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-for-mongodb)
  • 腾讯云云数据库MariaDB版(https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-for-mariadb)
  • 腾讯云云数据库SQL Server版(https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-for-sqlserver)
  • 腾讯云云数据库PostgreSQL版(https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-for-postgresql)
  • 腾讯云云数据库TDSQL版(https://cloud.tencent.com/product/tdsql)
  • 腾讯云云数据库DCDB版(https://cloud.tencent.com/product/dcdb)
  • 腾讯云云数据库MySQL版(https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-for-mysql)
  • 腾讯云云数据库Greenplum版(https://cloud.tencent.com/product/gpdb)
  • 腾讯云云数据库ClickHouse版(https://cloud.tencent.com/product/clickhouse)
  • 腾讯云云数据库Oracle版(https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-for-oracle)
  • 腾讯云云数据库DB2版(https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-for-db2)
  • 腾讯云云数据库OceanBase版(https://cloud.tencent.com/product/oceanbase)
  • 腾讯云云数据库PolarDB版(https://cloud.tencent.com/product/polardb)
  • 腾讯云云数据库InfluxDB版(https://cloud.tencent.com/product/influxdb)
  • 腾讯云云数据库SQLite版(https://cloud.tencent.com/product/sqlite)
  • 腾讯云云数据库Cassandra版(https://cloud.tencent.com/product/cassandra)
  • 腾讯云云数据库HBase版(https://cloud.tencent.com/product/hbase)
  • 腾讯云云数据库Memcached版(https://cloud.tencent.com/product/memcached)
  • 腾讯云云数据库Redis版(https://cloud.tencent.com/product/redis)
  • 腾讯云云数据库MongoDB版(https://cloud.tencent.com/product/mongodb)
  • 腾讯云云数据库MariaDB版(https://cloud.tencent.com/product/mariadb)
  • 腾讯云云数据库SQL Server版(https://cloud.tencent.com/product/sqlserver)
  • 腾讯云云数据库PostgreSQL版(https://cloud.tencent.com/product/postgresql)
  • 腾讯云云数据库TDSQL版(https://cloud.tencent.com/product/tdsql)
  • 腾讯云云数据库DCDB版(https://cloud.tencent.com/product/dcdb)
  • 腾讯云云数据库MySQL版(https://cloud.tencent.com/product/mysql)
  • 腾讯云云数据库Greenplum版(https://cloud.tencent.com/product/greenplum)
  • 腾讯云云数据库ClickHouse版(https://cloud.tencent.com/product/clickhouse)
  • 腾讯云云数据库Oracle版(https://cloud.tencent.com/product/oracle)
  • 腾讯云云数据库DB2版(https://cloud.tencent.com/product/db2)
  • 腾讯云云数据库OceanBase版(https://cloud.tencent.com/product/oceanbase)
  • 腾讯云云数据库PolarDB版(https://cloud.tencent.com/product/polardb)
  • 腾讯云云数据库InfluxDB版(https://cloud.tencent.com/product/influxdb)
  • 腾讯云云数据库SQLite版(https://cloud.tencent.com/product/sqlite)
  • 腾讯云云数据库Cassandra版(https://cloud.tencent.com/product/cassandra)
  • 腾讯云云数据库HBase版(https://cloud.tencent.com/product/hbase)
  • 腾讯云云数据库Memcached版(https://cloud.tencent.com/product/memcached)
  • 腾讯云云数据库Redis版(https://cloud.tencent.com/product/redis)
  • 腾讯云云数据库MongoDB版(https://cloud.tencent.com/product/mongodb)
  • 腾讯云云数据库MariaDB版(https://cloud.tencent.com/product/mariadb)
  • 腾讯云云数据库SQL Server版(https://cloud.tencent.com/product/sqlserver)
  • 腾讯云云数据库PostgreSQL版(https://cloud.tencent.com/product/postgresql)
  • 腾讯云云数据库TDSQL版(https://cloud.tencent.com/product/tdsql)
  • 腾讯云云数据库DCDB版(https://cloud.tencent.com/product/dcdb)
  • 腾讯云云数据库MySQL版(https://cloud.tencent.com/product/mysql)
  • 腾讯云云数据库Greenplum版(https://cloud.tencent.com/product/greenplum)
  • 腾讯云云数据库ClickHouse版(https://cloud.tencent.com/product/clickhouse)
  • 腾讯云云数据库Oracle版(https://cloud.tencent.com/product/oracle)
  • 腾讯云云数据库DB2版(https://cloud.tencent.com/product/db2)
  • 腾讯云云数据库OceanBase版(https://cloud.tencent.com/product/oceanbase)
  • 腾讯云云数据库PolarDB版(https://cloud.tencent.com/product/polardb)
  • 腾讯云云数据库InfluxDB版(https://cloud.tencent.com/product/influxdb)
  • 腾讯云云数据库SQLite版(https://cloud.tencent.com/product/sqlite)
  • 腾讯云云数据库Cassandra版(https://cloud.tencent.com/product/cassandra)
  • 腾讯云云数据库HBase版(https://cloud.tencent.com/product/hbase)
  • 腾讯云云数据库Memcached版(https://cloud.tencent.com/product/memcached)

请注意,以上链接仅供参考,具体产品和服务详情请参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Using factor analysis for decomposition分解之因子分析

因子分析是我们能用于降维的另一项技术,然而,因子分析使用假设,而PCA不需要,最基本的假设是有隐藏函数能代表数据集的特征。...,我们再次使用iris数据集,单我们首先需要载入因子分析类: from sklearn.decomposition import FactorAnalysis How to do it...怎么做 From...因子分析并不是没有错误,因为你无法你和一个模型来预测一个结果,你是拟合一个模型的预处理阶段。...How it works...如何工作的 Factor analysis is similar to PCA, which was covered previously....因子分析则相反,假设成立的情况下,只有M个重要的特征,是经由N维数据集通过线性结合成的,换句话说,我们不对输出进行回归分析,而是通过对数据集进行回归分析来确定其中潜在的因子

65201

Python如何使用Elasticsearch?

来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 在这篇文章,我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序。 什么是ElasticSearch?...通过实施ES,你不仅可以为Web应用程序提供强大的搜索引擎,还可以应用程序中提供原生自动补全功能。 你可以获取不同类型的日志数据,然后可以使用它来查找趋势和统计信息。...不过,你可以使用ElasticSearch的Python库专注于主要任务,而不必担心如何创建请求。 通过pip安装它,然后你可以在你的Python程序访问它。...我们的目标是访问在线食谱并将它们存储Elasticsearch以用于搜索和分析。我们将首先从Allrecipes获取数据并将其存储ES。...我使用Chrome,借助名为ElasticSearch Toolbox的工具使用ES数据查看器来查看数据。 我们继续之前,让我们calories字段中发送一个字符串,看看它是如何发生的。

8K30
  • Python 如何使用 format 函数?

    前言 Python,format()函数是一种强大且灵活的字符串格式化工具。它可以让我们根据需要动态地生成字符串,插入变量值和其他元素。...本文将介绍format()函数的基本用法,并提供一些示例代码帮助你更好地理解和使用这个函数。 format() 函数的基本用法 format()函数是通过字符串插入占位符来实现字符串格式化的。...占位符使用一对花括号{}表示,可以{}中指定要插入的内容。...formatted_string) 运行上述代码,输出结果如下: Formatted value with comma separator: 12,345.6789 Percentage: 75.00% 总结 通过本文,我们了解了Python...我们学习了如何使用占位符插入值,并可以使用格式说明符指定插入值的格式。我们还了解了如何使用位置参数和关键字参数来指定要插入的值,以及如何使用特殊的格式化选项来格式化数字。

    81150

    Python如何使用BeautifulSoup进行页面解析

    Python,我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。BeautifulSoup提供了简单而强大的API,使得解析网页变得轻松而高效。首先,我们需要安装BeautifulSoup库。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来,我们可以使用以下代码示例来演示如何Python使用BeautifulSoup进行页面解析:from bs4 import...例如,我们可以使用find方法来查找特定的元素,使用select方法来使用CSS选择器提取元素,使用get_text方法来获取元素的文本内容等等。...element_text = element.get_text()实际应用,我们可能会遇到更复杂的页面结构和数据提取需求。...在这种情况下,我们可以结合使用BeautifulSoup和其他Python库,如requests和正则表达式,来实现更高级的页面解析和数据提取操作。

    33910

    统计建模——模型——python为例

    python实现逻辑回归模型 Python实现逻辑回归模型,除了可以使用高级机器学习库如Scikit-Learn之外,也可以手动实现逻辑回归算法。...python实现统计建模主成分分析(PCA)与因子分析 Python实现主成分分析(PCA)和因子分析,你可以使用scikit-learn库,它提供了简单且高效的方法来执行这些操作。...因子分析(Factor Analysis)实现 同样,使用scikit-learnFactorAnalysis进行因子分析: from sklearn.decomposition import FactorAnalysis...python实现统计建模生存分析模型 Python使用lifelines库来实现生存分析是一种常见且方便的方法。...Python实现灰色预测模型,可以使用greyatom-python库,这是一个专为灰色预测设计的库。

    11210

    Python中装饰器实际开发如何使用

    Python的装饰器是一种强大的编程技术,它允许我们不修改被装饰对象源代码的情况下,通过添加额外的功能来扩展其行为。...Python,装饰器本质上是一个可调用的对象,它接受一个函数作为输入,并返回一个新的函数作为输出。装饰器可以通过使用@符号将其应用到目标函数上,从而改变目标函数的行为。...装饰器通常定义为普通的Python函数,其内部包含一个嵌套函数,用于对目标函数进行包装和修饰。 下面我们将详细介绍装饰器的使用方法以及实际开发的应用。 1....多个装饰器的组合使用 实际开发,我们可能会同时应用多个装饰器,这时装饰器的顺序非常重要。装饰器按照从上到下的顺序进行嵌套,最上层的装饰器首先生效。...需要注意的是,应用多个装饰器时,我们可以使用functools.wraps装饰器来保留原始函数的元信息,避免元信息丢失。 4. 类装饰器 除了函数装饰器,Python还支持类装饰器。

    8310

    12种降维方法终极指南(含Python代码)

    构建线性回归或Logistic回归模型时,可以使用这种方法。...所以它们可能存在一个潜在的共性因子,比如“能力”。 因子分析,我们将变量按其相关性分组,即特定组内所有变量的相关性较高,组间变量的相关性较低。我们把每个组称为一个因子,它是多个变量的组合。...: from sklearn.decomposition import FactorAnalysis FA = FactorAnalysis(n_components = 3).fit_transform...Python实现ICA: from sklearn.decomposition import FastICA ICA = FastICA(n_components=3, random_state=...因子分析:这种方法适合数据集中存在高度相关的变量集的情况。 PCA:这是处理线性数据最广泛使用的技术之一。 ICA:我们可以用ICA将数据转换为独立的分量,使用更少的分量来描述数据。

    1.4K10

    如何Python豆瓣获取自己喜欢的TOP N电影信息

    二、为什么选择 Python 语言都有使用场景,只有合适和不合适 语言是工具,想法(思路&算法)是基础 三、Python 的优势 简单易学 简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点...功能健全,能满足我们工作绝大多数需求的开发 通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,可以跨平台使用,目前各 Linux系统都默认安装 Python 运行环境 社区,是否有一个完善的生态系统 pypi,...github, StackOverFlow , oschina 成功案例 国内:豆瓣、知乎、盛大、BAT、 新浪、网易… 国外:谷歌、YouTube、Facebook、红帽… 四、Python 有哪些使用场景...六、实战项目 1、项目目标 目标:豆瓣获取自己喜欢的TOP N电影信息 2、基础知识 HTTP 协议 客户端发起请求,服务器接收到请求后返回格式化的数据,客户端接收、解析并处理数据 HTML(超文本标记语言...5、获取电影列表 6、获取电影详情 7、写入csv文件 如何学习 Python 多抄、多写、多想、多问、多看、多听、多说 学习编程是为了解决实际的问题,把自己工作或学习的重复工作程序化 谷歌和度娘

    1.7K61

    evalpython是什么意思_如何Python使用eval ?

    Python的 eval是什么? Python,我们有许多内置方法,这些方法对于使Python成为所有人的便捷语言至关重要,而eval是其中一种。...稍后将在本文中显示对global(全局变量)s和locals(本地变量)的使用。 evalPython做什么? eval函数解析expression参数并将其评估为python表达式。...如何python使用eval ? 在上一节,我们已经了解了如何使用eval函数,但是在这里,我们将了解eval函数的其他参数如何影响其工作。...这样可以确保eval()函数评估表达式时将完全访问所有Python的内置名称。这说明了在上面的示例如何通过eval识别函数和。 现在让我们看看什么是局部变量以及它们如何扩展eval函数的功能。...不能将关键字参数与eval()一起使用 这似乎令人困惑,但是在下面的示例,我同时使用了globals和locals参数,您将看到它们如何影响结果。

    3.3K60

    如何使用Scikit-learnPython构建机器学习分类器

    机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。 本教程,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)Python实现一个简单的机器学习算法。...您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性。 本教程结束时,您将了解如何使用Python构建自己的机器学习模型。...使用该数据集,我们将构建机器学习模型以使用肿瘤信息来预测肿瘤是恶性的还是良性的。 Scikit-learn安装了各种数据集,我们可以将其加载Python,并包含我们想要的数据集。...结论 本教程,您学习了如何Python构建机器学习分类器。现在,您可以使用Scikit-learnPython加载数据、组织数据、训练、预测和评估机器学习分类器。...本教程的步骤可以帮助您简化Python使用自己的数据的过程,更多机器学习和人工智能的相关教程可以访问腾讯云社区。

    2.6K50

    Python如何随心所欲使用自定义模块

    应用程序和文件中使用你定义newmodule里的三个函数。...1.与访问模块的Python文件位于同一目录 2.另一个目录,该目录必须添加到Python解释器的路径 3.Python解释器的默认路径内。...如果要从Python模块导入所有内容,只需使用星号*运算符即可。通过这种方式,可以使用模块的所有函数、类等,而无需使用点运算符将该函数附加到模块名称。这里有一个例子。...可以sys.path列表的任何路径添加自定义模块。很多人喜欢将自定义模块存储包含site-packages的目录。...将经常使用的函数存储它们自己的自定义模块是一种很好的做法,这样就不必每次编写新的Python脚本时都重新构建它们。这是一种非常好的方法,可以让你的代码井然有序、简洁明了,让外部用户更容易理解。

    2.1K10

    使用Stata完成广西碳酸钙企业的主成分分析和因子分析

    这次,我用最不怎么熟悉的Stata来做主成分分析和因子分析。 主成分分析 实际生活工作,往往会出现所搜集的变量之间存在较强相关关系的情况。...我们使用命令loadingplot画载荷图,选择出最具有成分的两个成分的作为相关图,我们从相关图就完全看出是什么元素决定成分了。 ?...Python主要使用from sklearn.decomposition import FactorAnalysis和 pip install factor_analyzer。...在这里插入图片描述 Python代码如何设置,将确定公共因子个数解释度>=1 改为 >=0.8,这个就去除了没用因子 下面完整代码 import pandas as pd import numpy as...又不知道哪里下载盗版的,反而使用Python从原理计算出因子得分。 使用SPSS比Stata更适合主成分分析和因子分析,但是Stata是一款医学研究的软件,提供了大量的统计分析 ?

    1.8K10

    Python如何使用GUI自动化控制键盘和鼠标来实现高效的办公

    参考链接: 使用Python进行鼠标和键盘自动化 计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是,直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为,就像人们坐在计算机跟前自己操作一样,这种技术被称为“图形用户界面自动化...python界面引入模块   1.2 解决程序出现的错误,及时制止  开始 GUI 自动化之前,你需要知道如何解决可能发生的问题。...Python 能以很快的速度移动鼠标并击键。实际上,它可能太快,从而导致其他程序跟不上。而且, 如果出了问题,但你的程序继续到处移动鼠标,可能很难搞清楚程序到底在做什么,或者如何从问题中恢复。...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序  windows可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动,并且进程中进行关闭,或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为  1.2.2 暂停和自动防故障设置 ...调用 click() 方法之前, 你可以获取屏幕快照,查看脚本要点击处的像素。可以利用语句来判断跟原来的颜色是否相同,如果它的颜色和灰色按钮不一样, 那么程序就知道出问题了。

    4.1K31

    【机器学习】机器学习重要方法——无监督学习:理论、算法与实践

    本文将详细探讨无监督学习的基本原理、核心算法及其实际的应用,并提供代码示例和图表以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。...cmap='viridis') plt.title('Local Outlier Factor Anomaly Detection') plt.show() 第三章 无监督学习的应用实例 3.1 客户分群 市场营销...以下是一个使用K均值聚类进行客户分群的示例。...以下是一个使用孤立森林进行网络入侵检测的示例。...本文详细介绍了无监督学习的基本概念、核心算法及其实际的应用,并提供了具体的代码示例和图表,帮助读者深入理解和掌握这一技术。希望本文能够为您进一步探索和应用无监督学习提供有价值的参考。

    46011

    如何使用矩阵分解提升推荐效果

    本博客将详细介绍如何使用矩阵分解技术提升推荐效果,包括矩阵分解的基本原理、实现过程、代码部署以及优化方法。通过详细的文字解释和代码示例,帮助读者深入理解矩阵分解技术推荐系统的应用。...NMF图像分割、文本聚类和推荐系统等领域有着广泛的应用。隐语义模型(Latent Factor Model):隐语义模型,也称为潜在因子分析,是一种统计技术,用于发现数据的隐含结构。...矩阵分解推荐系统的实现A. 数据准备我们将使用MovieLens 100k数据集作为示例数据。该数据集包含用户对电影的评分信息,是推荐系统的经典数据集。...奇异值分解(SVD)——》——》使用SVD进行矩阵分解:from sklearn.decomposition import TruncatedSVDfrom sklearn.metrics import...本文详细介绍了矩阵分解的原理、实现过程和优化方法,并结合实际案例展示了如何在推荐系统应用矩阵分解技术。

    8420

    python数据预处理方式 :数据降维

    数据降维有两种方式:特征选择,维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验,直接在原有的维度挑选一部分参与到计算和建模过程,用选择的特征代替所有特征,不改变原有特征,也不产生新的特征值。...通过数据维度变换的降维方法是非常重要的降维方法,这种降维方法分为线性降维和非线性降维两种,其中常用的代表算法包括独立成分分析(ICA),主成分分析(PCA),因子分析(Factor Analysis,FA...使用python做降维处理 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier...from sklearn.decomposition import PCA # 数据导入 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs...X = df.iloc[:, :-1].values # 获取标签值 Y = df.iloc[:,[-1]].values # 使用sklearn 的DecisionTreeClassifier判断变量重要性

    91710

    python数据预处理 :数据共线性处理详解

    方差膨胀因子 VIF是容忍度的倒数,值越大则共线性问题越明显,通常以10作为判断边界。...相关系数:如果相关系数R 0.8时就可能存在较强相关性 如何处理共线性: 处理共线性: 增大样本量:增大样本量可以消除犹豫数据量不足而出现的偶然的共线性现象,可行的前提下这种方法是需要优先考虑的 岭回归法...因此岭回归存在较强共线性的回归应用较为常用。...部分方法python代码实现 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.decomposition...master/boston/train.csv') # 切分自变量 X = df.iloc[:, 1:-1].values # 切分预测变量 y = df.iloc[:, [-1]].values # 使用岭回归处理

    1.9K10
    领券