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
7 V. {! L) l! D) E+ N+ 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：

先看一眼原始数据：
1 Z9 o' x+ _2 M, @5 v8 [5 U( T/ N. q
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）
2 I3 T6 y7 G& U* J
, K& k. l2 N; ~& i* kstep2：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
8 B0 q$ `7 O1 ?+ A, R
! K# ^' X0 @9 Y  Ustep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：

2 [1 D) K( ?! C; y) j/ Q
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 e8 H" [+ X# {" r( `
* B( Y, N7 r) A# ?; C
然后做出贡献率直方图：
2 ?, y9 ?3 A  g6 ^: d( q* |7 l
: o% n- ^# @- p. z1 |' n1 m8 e) Z; A
& c( b* q& Z  I这下我们的过程基本就结束了。




5 h/ B1 E9 u4 y- n: _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。

7 |* S8 u4 j, t& `
9 v6 ^9 E6 b0 d$ d3 p: k2 a( w
" g* ?# j, I( P2 e( B* T5 V8 u
  i+ g& C% Y/ C* t' q' I# E% S看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
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感谢楼主分享

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非常有用
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秀的一骑绝尘

真的很有用
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