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  
9 b1 P) o. }$ R  H9 W         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：
% G/ A" J4 m- ~
先看一眼原始数据：

4 e: ]# S9 a/ B; O& X& Q: p" |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 t- d$ w. d7 T" [3 T! i4 K
. [: V* I( Y- p) 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

" S% w' l8 `# mstep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：


" u* S% r" b$ f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：


然后做出贡献率直方图：

# g0 G# k* ?# a. E* A* k4 A
这下我们的过程基本就结束了。
- k* B4 v5 D5 p  w) a

3 e. e  y, \) ?& W9 r

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。
: U0 g4 j8 \3 g0 @/ D


+ s, z& K. S2 d  ^7 T( n
看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
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/ J" I9 i: u% v* ^$ R7 f

秀的一骑绝尘

真的很有用

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thx赞赞赞赞赞赞赞赞
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非常有用
: G. S$ L; v. \. ^4 I

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感谢楼主分享

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