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标题: 不看会后悔系列——主成分分析法的建模应用（下） [打印本页]

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作者: 2336426014    时间: 2018-8-4 11:44
标题: 不看会后悔系列——主成分分析法的建模应用（下）
      这期主要讲例题来加深一下对主成分分析的认识。
2 m2 m" Z" K2 x. |例题一：   成绩的综合判定
        为了对学生的教育实习成绩进行考核和评价，考核指标有如下：1.实习态度  2.语言  3.板书  4.授课内容  5.辅导  6.实习总结  7.活动组织能力  8.个体思想工作  
         而一共有 8 名学生
+ o- U/ [6 u8 y4 S3 \) w5 [5 j7 t( |* W' m这样的话我们就可以得到一个 8*8 的邻接矩阵，然后我们就要开始主成分分析的步骤：
# r6 B5 }) B4 e7 A# K0 F3 v
* s! [% G6 U  F! t3 c先看一眼原始数据：

4 _" {* W# ~% A6 w4 r( J$ g  B! Nstep1：标准化数据（matlab 一句代码搞定 ：zscore（X）,便可以将邻接矩阵标准化）
+ T  H8 ~! |3 T
step2：求特征值和特征向量，这一步可以用两个函数求：princomp函数与eig函数
1 K+ \0 P$ J' n& ]
step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
% D  g+ [9 {& C3 j2 }, |

% s$ L" Z$ @7 i" [将上面的特征值从大到小排列按85%原则会选出前三个特征值，然后得到新三个指标下八个学生的得分情况：
% }: p( J; f' S' O) a( e

3 C1 s$ M/ |8 Q- Z6 S然后做出贡献率直方图：
5 A3 W5 _) Q- {- D9 X; p8 i, e9 E
/ e$ C% A2 |5 s' o' r' }
; j7 O8 R! B( ]' f这下我们的过程基本就结束了。

) v8 `2 P  K0 B" ?


但是并不代表我们分类就这样结束了，必要的话我们还得分析一下我们分类过程损失的信息量重要不，或者说误差函数。通俗讲就是我们分几类合适，三类只是保证了85%，那四类、五类行不行？
! b. d$ q, @4 X$ ]* s1 u$ J     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。

7 K) N  ]2 J2 ?6 v


看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

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下载啊

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作者: 秀的一骑绝尘    时间: 2018-8-6 13:07
真的很有用
. o. T7 v! z: b6 i6 v# O3 n' @8 g8 T; @

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作者: 3963095    时间: 2018-8-9 09:22
666666666666666666666
1 X! [6 x5 E# D: P( x& |/ z- ]

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作者: 1670638760    时间: 2018-8-9 11:42
thx赞赞赞赞赞赞赞赞
3 S2 f- Q7 X5 `

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作者: 1714927891    时间: 2018-8-23 15:22
非常有用

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作者: 1714927891    时间: 2018-8-23 15:22
感谢楼主分享
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作者: 178190045    时间: 2019-1-13 13:45
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