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
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：
7 \, J! T- i; Z3 x8 c+ y& _
先看一眼原始数据：
8 e& |1 X2 N. m6 c
/ O3 H7 K3 X: s1 R' f' N0 s6 R* @3 |) N7 astep1：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）

6 `" A( W9 Z2 {4 _- P" f' \8 U( Mstep2：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
  c- d$ d' C% V+ {/ O
* ]3 o1 P( t* t8 g1 V1 astep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
/ _% p+ T8 C, ~* p. W

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：

, Q* q: [: ]6 U$ a* |- ~' f
- n7 {% o, J0 H' Z- k, W4 G然后做出贡献率直方图：
) w9 g7 X. K7 q; m! n

这下我们的过程基本就结束了。



% K* C( e6 Z( d; l- e; i; O: 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。
  U, Q! ~( y3 h9 E8 G



4 f0 H+ `; T( s2 D  D看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
" W1 A: U9 ~& I# a
% p8 X9 h3 n4 Z6 E/ L  w+ L
( H# G/ y) K. {* r7 x& ]# G/ |

秀的一骑绝尘

真的很有用

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% x5 V  G* n0 a% [

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非常有用

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感谢楼主分享

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