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。
+ [( z: ]; Z5 a0 d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  
! Q6 Z/ e  R8 J: i' H" G* X8 ^         而一共有 8 名学生
8 {$ P! J+ @/ H; U7 f1 `7 ~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：
  T+ r/ f0 I1 [
! y! t1 T$ L4 A- c. S; y7 U! @先看一眼原始数据：

: V9 Y' A* I4 l# [( N. ~* o" Vstep1：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）
  Q8 }% V, W7 O" s7 [/ }
, K0 n& R  F- i& ~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：


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：

5 o9 A' R7 w4 l4 }
' B; f2 H8 W4 T' i" E0 t, G/ ]$ N% L# y然后做出贡献率直方图：


4 `5 e0 b& B) d这下我们的过程基本就结束了。
# a' H4 h# U9 Q0 t
: \6 q9 i. |5 v5 c# c" ]+ q& _
. k  a# o7 y: P; Y. {" 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。
  z% n7 |* ]+ p' F5 N& n( g4 \$ H3 C$ D
% V+ p, X, F  [" E

$ R9 W* X; ?+ ]' S, x% m1 M
看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

  g2 Z4 V9 ^# s4 E" q" L

秀的一骑绝尘

真的很有用

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: l2 N5 [$ @' G/ H5 b. |7 T, u

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非常有用

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感谢楼主分享

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