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[建模教程] 不看会后悔系列——主成分分析法的建模应用(下)

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    发表于 2018-8-4 11:44 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
          这期主要讲例题来加深一下对主成分分析的认识。+ ?( S$ l2 K& x( a' O
    例题一:   成绩的综合判定
    0 `* ^8 g0 c$ h6 Q        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  + _& D4 `! B, C9 h4 g
             而一共有 8 名学生

      W' u( n5 G  `6 \$ _" d# n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 a$ v* Q+ r8 V, Q* u+ {: w
    % Z0 n* W. J! e
    先看一眼原始数据:  D/ y5 {0 u- \) H, m1 `: b( ?
    1.png
    3 z5 O9 t" l5 N- m6 G. R0 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( d5 I# t$ ?/ b. x; o7 m' a1 l2 z
    ) U. K. ]1 h, _% i. c; a
    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
    ( n5 N$ i# b6 _/ \* B2 j: o( _- g$ t& s0 `4 k
    step3:求出特征根,85%原则下得到主成分:' @, i/ Q  J: Z, ?
    4.png
    ; K. b( C/ B4 o$ _" D8 o
    + c3 I) z# b3 C# a6 e) d% F
    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:
    ' l" Y: h* L0 U  @3 y7 h4 A& `9 O. M 5.png
    6 A. ^. [1 v7 H9 Z
    . f6 z. e5 U2 v5 X
    然后做出贡献率直方图:
    " Y' f. O, ~5 q1 @4 Y/ m1 N 6.png

    4 Y& b  A$ O5 M, N  p3 O
    # T5 z( y6 r8 F* ]  S这下我们的过程基本就结束了。1 u+ L2 e: q; }& U8 \
    * d4 X0 c8 X& @+ U) _% d% G" Z& O

    5 S  R* c- l/ Q( `# U& {
    ( X; g! O& y1 T8 w8 Q  {2 ]4 V2 Z3 I7 l& Q& [) a7 Z% T0 l# U, q
    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?
    ! f# j1 I1 {; J     这就需要进一步分析....附件中有详细过程,请下载观看。" J4 y" e% b4 w& v+ @4 [
    0 H! i; U3 F; l; c, Y

    0 C. `6 r+ b$ T9 H3 S8 D' y: `$ J& a
    ; [3 z6 _7 r2 V6 j5 a" m4 R* ~3 y
    看完记得回复,有体力的下载啊!!!!!!!!!- o! [6 m& T1 l7 v5 c, o
    ) T, r9 P& ]9 U$ f% y! ?" C# o
    " T* x( O  @; F: G$ j; v
    3.png
    2.jpg

    基于主成分分析的大学生综合成绩测评研究.pdf

    3.18 MB, 下载次数: 32, 下载积分: 体力 -2 点

    下载啊

    zan

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