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
; O- H# Z) w$ W5 S+ X+ S        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  
9 x' o# b( k$ u) t5 y' Y         而一共有 8 名学生
' _  F3 y0 L4 |+ g' w+ a: a3 d; X, R/ d' V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：
, t4 ~3 ^* z( L1 d  `# c+ ~
先看一眼原始数据：

) l0 A! q& A8 F8 |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）
% {& V7 I8 A! B9 j
' x' ?2 Y( h& s7 @4 X4 Istep2：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 {2 t, f! ?0 e) |* u# o
  @( o, C- L0 p% ^! }9 j
: }6 r$ G# U; U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：
& }% [$ G& H% ^& }
0 ^$ y8 w8 C" S  s8 B
然后做出贡献率直方图：


这下我们的过程基本就结束了。


4 c4 T" H. r. T% J+ g$ S0 k. [

  N! p1 ~" l5 A8 {! L) i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？
% c9 X" R, Q( j7 H1 e     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。



% A$ j) G# {  a, [
) @$ n! N3 B2 q, Y& M# U看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

! [8 V- o5 c2 W- k  A2 ]9 t
4 [$ |. s- S0 I; b& q6 i4 ~

秀的一骑绝尘

真的很有用

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非常有用
) k) E4 Y, R# V( W

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感谢楼主分享

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