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。
; e; e$ s6 j! n! C  e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  
* j: \2 w$ |! Y         而一共有 8 名学生
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：
, e2 W9 N3 b& a8 m8 q! j
先看一眼原始数据：

! C  e! R- m# g% v) fstep1：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）

% w; y5 \! `' l5 vstep2：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
( A; t2 S' I. q3 c4 R' V0 a" a
step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
7 v4 e. T8 Q# A0 {1 D
4 i8 p1 s4 R3 x+ R! E
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：
0 ~1 q% i; i* X% B: P8 Q+ c( g- v

然后做出贡献率直方图：


$ X% H6 k4 W1 P3 R1 r. ]. n这下我们的过程基本就结束了。
8 R+ L% T. v4 d1 b
% j+ T  `1 ]; E- Q  u6 O

0 s: c. R, y+ f4 a+ S
7 z) T* l- T* F; m+ W$ h; {0 Q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。
' h: a6 s! D; ~; l. w. L



6 j( ?0 D/ [" C: o& L; d看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
+ E$ Z; T& J" U; f7 j8 Y  u
' m4 P% Q% [3 k' t& @; a5 x& n

秀的一骑绝尘

真的很有用
+ a6 F; c  B- _) a6 h, m

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非常有用
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感谢楼主分享
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