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。
4 @6 q* X6 }  }* _% O( r1 a例题一：   成绩的综合判定
* p; K7 i* ~( M  ?3 t' X        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：
5 o) y2 j3 N# w( I
先看一眼原始数据：

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）
' h6 A5 S! L" P' n$ B" n9 [- r' Z
. y5 u  S, @6 d8 Q, N1 |6 b- t" 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

2 t* U% c6 w5 A$ b5 sstep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：

, a' T$ f, d1 A
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：
: d2 U% q+ A) _! W9 t5 ]

1 i4 J0 Q5 R. C然后做出贡献率直方图：
3 H1 j4 ^& ^9 Y+ T  {2 H- S
/ v' g1 I9 t, ~. Z2 e+ c3 ?# `
4 e! b* b3 ^5 A) D) r这下我们的过程基本就结束了。
$ {  |& i+ b5 b& W9 f# _$ ?$ ?4 L
7 y  G% R$ R' ?& e
( ~3 X4 E7 J" t, U! I: @# a8 ^

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？
# J9 e- s+ w$ c5 r' j4 ^     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。

4 W9 M7 N# o! z

  G# H1 y% W: w0 l( x7 P# e
* \7 r2 ?+ h/ B1 G) i& m# m$ J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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