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  
; L/ x; f6 B  `5 _         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：

8 _. u( a, e. g0 K: \先看一眼原始数据：

4 U/ @3 I* K! t2 R' x* `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）

+ _/ v. |4 @* |' X; ~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
& Q3 D) H- l+ S: k" J2 D/ J1 H
step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
& d$ ]3 Z5 n. m2 R

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：
7 W( \  H# t6 p$ W2 Z

然后做出贡献率直方图：
4 C. e' [% v2 c9 i" b
# e( Z; t, Z7 ]% `' X- Z/ K$ n
/ |2 ?0 [5 A! R6 O; {+ J  k这下我们的过程基本就结束了。

9 I6 h4 q* J6 u4 U& }6 ]


, }! Y* ?& {8 j; }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。
: ~/ m" k' h: S- Z- x' x7 f
5 C. {2 p& _; e2 r' K
% \) m. {! w: w" O" u6 s

0 y" Q3 F2 p! Q0 k# m+ y看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

秀的一骑绝尘

真的很有用

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- a" Y. M1 v7 T& j

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非常有用

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感谢楼主分享

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