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  
( ?; x7 C* V; }0 x  V, {' ~         而一共有 8 名学生
( z4 L* A) o& B) ?, n4 ?. ]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：
% ?* Y. v8 |& D6 Q8 s0 q9 _. z8 `$ @. l# U
先看一眼原始数据：

4 G3 Y" n2 m/ w  ~5 F! Dstep1：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）
$ }. I/ f4 M# ?
4 O( u( D( k" E& n! b# pstep2：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
( K' b9 \3 a# D6 O* S2 Z, p1 M
step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：


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：
2 b( K2 Z+ C+ ^, Y3 w
; C5 W+ X- {5 o
) c& [1 X% w- k1 `* L6 l( x8 i9 a然后做出贡献率直方图：

3 ]! O3 M0 E! x# e) I% {
这下我们的过程基本就结束了。
- _$ B2 v4 U) ?' m& |9 h
. g7 y2 r! i3 ]/ V2 ?$ c

: R# K* @% i3 ]
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。


; B" L3 g- `9 ?" ~" C8 P
$ v( S/ B! Y9 k5 |, Z, h: Z$ Q% E+ W
4 M$ L) l% o  q& W3 b( ]+ T看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

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5 d! a5 s0 [) E" ]

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感谢楼主分享
( ]' P' c8 f+ m; t( x/ l+ K- J2 E

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非常有用

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7 ]6 |; k% C4 Y7 k/ J- l

秀的一骑绝尘

真的很有用