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) S/ P6 \( |0 J例题一：   成绩的综合判定
5 D* b7 S6 E, ?" z        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  
; J6 j, c9 O2 R& S; Z         而一共有 8 名学生
4 y! n8 E! `. Q% L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：

先看一眼原始数据：

. J! S0 r4 X5 J+ o2 u) Cstep1：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）
. q) m9 h; O6 u( O' k& q5 R4 r
$ q4 s3 U$ q& e# o( M  Z. _3 h0 Rstep2：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：
+ T7 I) r% \. |, ?" _: Y9 V
$ x& l& |1 e2 D: o
然后做出贡献率直方图：


这下我们的过程基本就结束了。
0 k( o+ {( Y. u
7 Z, o% j# t6 A, Y+ Z


1 @) s) w$ G5 ?+ y0 F. L; `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。
, R( {1 ]( ~* J( @6 {
' ^4 g' Y; O2 j# }


看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

" s9 C' t  B9 q. K. l, {8 B

秀的一骑绝尘

真的很有用

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非常有用

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感谢楼主分享
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