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TA的每日心情 | 奋斗 2021-6-27 15:42 |
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签到天数: 27 天 [LV.4]偶尔看看III 版主 国际赛参赛者
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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。3 w3 r0 g! N. V* L' j8 V7 K
例题一: 成绩的综合判定3 k; O4 Z3 u9 w" `2 j
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2 r4 z) @% Y& X: R% h
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:$ l+ W' f" f3 C% T" A
8 _. u( a, e. g0 K: \先看一眼原始数据:, c# r+ V f+ I3 J! J. j
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)% w6 @3 ?! E7 Q0 L1 C4 J
+ _/ 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 H7 _) T7 `4 ^ T* Y
step3:求出特征根,85%原则下得到主成分:
& d$ ]3 Z5 n. m2 R
4 ^ f% C3 [ f j
. C0 G) ]6 @& j2 |! z
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
, M5 E. |2 e' a I# ~; M& N
: @ {, |# Y3 o) t' @
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。2 u+ F/ n p! F
9 I6 h4 q* J6 u4 U& }6 ]4 V2 T: [! j( F& i y
# |: T1 {5 N: n C- X
, }! 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?1 ?2 \* @7 I7 ~
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: j$ T7 {; C% U9 ?3 R. n
0 y" Q3 F2 p! Q0 k# m+ y看完记得回复,有体力的下载啊!!!!!!!!!' w1 y) N9 A% |
. n6 \/ F/ l" E* h, Y* Y
: G; C% \, ^3 O
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zan
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