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。
  ^6 E2 y- `7 z例题一：   成绩的综合判定
4 T) d0 w& k$ d1 }; ?! Y) s; C* H        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  
, R2 H& |+ F( s1 T! s/ ~( M$ e7 B         而一共有 8 名学生
8 O) g* B. l# R$ C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：
- d; P- d! o% e: s4 y
先看一眼原始数据：

/ |0 R; H6 ~0 @1 i( {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）
8 S) b0 B7 F. ^3 c4 }8 @
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
/ H, o! M7 A) ~1 d, ]( Y. q
% _$ v' n1 L6 j4 g8 O  b5 |" Pstep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
  ]! t) b! U3 t1 I' `

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：

8 ]3 b, p& y8 g
然后做出贡献率直方图：


: p' e/ V, I4 ?* B$ u! R+ M2 {这下我们的过程基本就结束了。
- q$ F( s3 ?( e  f. ]  D
1 S* N) F7 S; |0 q2 E4 ^4 z* z
' H$ a& {* t9 w5 L
$ Z  a( G! I# c9 p) u0 a& |% F! S9 F
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。
$ E0 i8 H* h' a8 K. j
( @& P, V2 x: e' s
9 z7 }7 g* p* H3 j

看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

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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