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
# Q7 u+ T, q" P  G9 D, g6 G) \        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  
& a7 Z  L$ E, r         而一共有 8 名学生
# d) r& m! N7 O, ]7 U/ u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：
9 E; U9 f$ C( l; w2 U& E+ @7 v1 g
4 t" }" E2 k$ B8 I& u先看一眼原始数据：

2 c7 j- V- v3 {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）

1 z7 l5 f; Z: @% wstep2：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
9 z4 {1 ]# V9 w6 ?8 C
2 _. g% z' I8 U6 u, F: nstep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：

1 V: P" G2 Q% |& p$ D* w
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：
' k6 X% A6 e; O( M0 s7 ?
& H9 j- R# `1 K% ?
然后做出贡献率直方图：
0 }. c# Z9 }6 Z; L$ U0 k0 b$ P
" \3 }/ z6 L% G! t- }) Q% y3 ~
这下我们的过程基本就结束了。
7 N" ]* _! d6 [' ~' W+ p4 r, u
: _  i* n% f) X4 S  J$ `9 S

; B1 C9 a: D: j: Z) c, H
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。


" A! k/ Y; O& u0 f$ L% i: ^3 Z2 s
8 B6 t6 P; C9 [) B& n. {+ t
看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
0 i: B! Y" c  X  g& W

秀的一骑绝尘

真的很有用
7 K7 k3 y0 c2 R& V$ p4 V: m) p

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非常有用

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感谢楼主分享

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