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 k' c7 }5 `8 g2 Q; Q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  
# C! H7 j; U+ o* d" f/ M& k; {         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：
! r) ?- u; P8 ]0 R8 |* J
: N5 ~+ R9 M- }2 y+ b) K6 @先看一眼原始数据：
6 }- [: t1 M4 b9 s- c, H, J+ h
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）

, s0 M4 z$ r  ]* ^8 n& ]  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

step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
6 H3 X6 ?) U* A
/ u$ W6 t0 v& a' t2 |9 n
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：

0 e4 u$ `5 J) Y6 \! ^
然后做出贡献率直方图：
+ {& T, r- z% Z# X; E0 ~6 q
! r/ q9 R1 m+ P- ^
这下我们的过程基本就结束了。
. y$ m& x( B% O: A& A2 i



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。




% y; v3 J& w# s9 f看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
" q1 \. [8 ]4 H, O
9 Q5 E- u9 x5 n
! s5 o( w: f' r! c) D

秀的一骑绝尘

真的很有用

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非常有用

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感谢楼主分享

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