不看会后悔系列——主成分分析法的建模应用（下）

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      这期主要讲例题来加深一下对主成分分析的认识。
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  
6 i* C, t( B8 |7 ^4 m( F4 t         而一共有 8 名学生
# G3 _9 B) O' U/ O  J/ i" Q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：
+ F) n* D$ O  [4 U) v2 B
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）
3 |% C, L: d5 s
5 h6 L( j% X7 M" v$ @. n; Qstep2：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：
+ F9 l' W# p% C6 o7 f  m

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：

+ `9 @% {7 A/ e% q6 j
8 R5 A( V, f% K然后做出贡献率直方图：
% r5 x% O! X/ E) H% B8 S) Q
# U+ b1 A3 b0 f
这下我们的过程基本就结束了。
; ]) J9 `7 |3 w' _& U
. ]0 H4 O4 F- |  O# y, h6 z


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。
% ~8 J, a! z1 p1 K+ L
4 f9 p3 D7 `+ O! a) U! {( u% Y( D
% w2 W6 k# V% Y: M8 v- I3 O

看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

5 X6 t( j7 ^) W7 s# E
- O, N. p2 |# I8 z9 l$ d

秀的一骑绝尘

真的很有用

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5 Q+ G4 D) e1 A

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非常有用
  V0 p# I$ q5 P% e1 i9 F

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感谢楼主分享

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9 l/ E$ S& F- x3 [" k* @' G