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。
; A: `2 b+ n& R; R4 L, i& v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  
         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：
- ?0 Q: ]  U3 g  _5 i; G7 ~
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）

7 X3 M2 w6 v  I& g+ S  w6 A3 ]: astep2：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：
1 {5 J' [, ~( K. I, \" f

/ G/ M. R% S2 R$ b$ V* C) w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：
, H. M' I( E/ V6 H7 [' m, }
& g9 D1 f+ ]. T" e1 U+ c$ u+ K
2 y  g* y: I! y4 @* q然后做出贡献率直方图：
# `& Q, q! i  {, |7 O8 H% @! z
" V" r! s% \) s' ]* L) B7 r" L
这下我们的过程基本就结束了。
3 w! e  l7 d- X7 {% `2 M( S
; b: H/ M6 l* ~! p7 X- G
0 A. A2 z9 q+ {) C9 Y4 m
& N3 p: }# J, I9 W  g3 [8 U
& G& a8 r" S' `4 q+ ?% w9 @- h( }0 C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？
/ t% t& p& r8 z7 |/ z& V     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。

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) j4 l/ K8 ^. Y/ K6 H/ |5 z" y7 @看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

5 Y8 ~5 z- y! M% e5 x% y$ `

秀的一骑绝尘

真的很有用

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: M6 J; E, @3 Q! T  F% Z3 k: a

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thx赞赞赞赞赞赞赞赞
5 q0 e6 S( n% Q1 ]/ s& `

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非常有用

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感谢楼主分享

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