数学建模社区-数学中国

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]

---

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。
: S5 n0 k4 g$ I0 d& [例题一：   成绩的综合判定
$ F- h& {$ a( e1 Q% K        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  
+ K9 c- _0 e2 `! p# x         而一共有 8 名学生
6 ^* ~( l$ M# c; _# K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：
7 z$ J! X8 G' c8 _
先看一眼原始数据：

step1：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）

; F1 ~5 g3 m# B0 L* O& Ystep2：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

step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
; \) i3 a2 C, G: D2 l
% W/ n+ N; @9 _7 C  _- ]2 D8 ~
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：


( a5 ?- w4 X' ?7 y( E然后做出贡献率直方图：

' J( j  E3 M/ V! Y2 \% A5 o
这下我们的过程基本就结束了。

2 t7 ~& M7 u& B8 ^* z( V. u

) C( O3 Y6 W3 m% d+ u
( O2 @  j, F3 `. V6 ^, B. D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？
# T8 b5 a. O3 L     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。


8 i3 }" |+ N: o& @0 e% j
* S* A8 @) `5 E  K  {  e  w0 [% L
! Z8 m7 I+ |/ f/ q9 j% ~看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

3.png (176.82 KB, 下载次数: 775)

2018-8-4 10:58 上传

点击文件名下载附件

2.jpg (155.82 KB, 下载次数: 723)

2018-8-4 10:48 上传

点击文件名下载附件

基于主成分分析的大学生综合成绩测评研究.pdf

2018-8-4 11:44 上传

点击文件名下载附件

下载积分: 体力 -2 点

3.18 MB, 下载次数: 32, 下载积分: 体力 -2 点

下载啊

---

作者: 秀的一骑绝尘    时间: 2018-8-6 13:07
真的很有用
: ?* V/ n& U* d

---

作者: 3963095    时间: 2018-8-9 09:22
666666666666666666666
4 Q" C& o, x$ b( E7 @( K, U; X

---

作者: 1670638760    时间: 2018-8-9 11:42
thx赞赞赞赞赞赞赞赞

---

作者: 1714927891    时间: 2018-8-23 15:22
非常有用
- D$ P  m) S! q9 z% ~

---

作者: 1714927891    时间: 2018-8-23 15:22
感谢楼主分享
  K5 I  _* Y: ?. V

---

作者: 178190045    时间: 2019-1-13 13:45
6666666666666666666666666666666

---

欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)

Powered by Discuz! X2.5