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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。
0 {4 \& ~9 D) {! c& Q  a/ A2 G例题一：   成绩的综合判定
( D' }! Z3 j% y        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  
! H0 u2 i4 }3 o9 E) X         而一共有 8 名学生
1 T; {! Z' C& G( J+ `$ n9 ~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：

" H+ c& x" A' K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）

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

step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：

- }2 C2 K0 i& q% L
  x% w' C" O* k  f* Z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：


然后做出贡献率直方图：

$ C. H5 z3 C, x7 ]7 N
" H% V  \+ H% i8 |- d* D这下我们的过程基本就结束了。
1 x0 d' S3 p$ ]; b( P% O4 E



2 s4 T: {5 [$ d& r$ I3 K! e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？
     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。
4 \, X5 ~4 `9 c: M+ R1 T; @
2 b. ~7 ^; }( _
: D" G$ s' t( |; }

. M' o# n# _  G$ @, m' b* b看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
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" e9 z, o4 f& v3 h0 t+ k# V3 X. m

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基于主成分分析的大学生综合成绩测评研究.pdf

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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

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作者: 3963095    时间: 2018-8-9 09:22
666666666666666666666
+ ]. V- H5 |, u/ L% ~& O

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作者: 1670638760    时间: 2018-8-9 11:42
thx赞赞赞赞赞赞赞赞
. R& V$ W3 h' X: }$ K. N2 S

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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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