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  
         而一共有 8 名学生
4 u8 U1 Y2 h+ c, m9 U  E# x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：
1 l3 k9 X4 A: O( u  N
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）

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
0 A: \0 g( O: D1 ~
1 `" C! m3 i, v9 s7 F: astep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
, q( I9 j. N( v; _' q+ l- C

% T3 [& I! a8 f: p# Z; i3 X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：


$ f5 l3 D3 R0 `1 f! y+ T1 T7 m8 u/ ^" C然后做出贡献率直方图：


$ x# H2 F! y. v这下我们的过程基本就结束了。
- F  j0 v2 G  p; B1 ~' F# k! b% G
. _4 _5 d) A8 q6 h# \3 w/ g0 O


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。
6 @8 r* }1 Q, D/ [+ k3 ]7 Y/ P4 q3 M


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( T- Z/ X" I8 A5 H1 H7 E2 [, G看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
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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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