不看会后悔系列——主成分分析法的建模应用（下）

2336426014

      这期主要讲例题来加深一下对主成分分析的认识。
+ l( e# F/ }5 H; D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  
         而一共有 8 名学生
# J8 J9 V+ R6 I0 F: v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：
0 O) Z+ f" [) z4 @% P) ~
3 f$ u; P5 S) q  z) d/ Q8 o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）

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
2 a7 k+ ~* F& J- s1 z
0 p' K) m% V+ u" }step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：

3 u" `4 n. ?0 G7 p
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 f3 |" B! T4 j& j0 \7 B

- Z7 L5 o  r9 Z% z然后做出贡献率直方图：
* Q& b4 o  o+ P1 z
4 J; b4 [( E5 H' r% E8 K1 u
这下我们的过程基本就结束了。



% y. ~5 U8 ?# R- P2 [/ S  Q
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。

3 ]8 I: T' P$ Z! y, `$ f1 B


看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
: a5 r) i6 e7 ~1 o

7 A1 ^7 C+ ]) }5 l: a

秀的一骑绝尘

真的很有用
9 m! C- G; t9 b2 x" u0 H8 ~

3963095

666666666666666666666

1670638760

thx赞赞赞赞赞赞赞赞
9 u5 D4 i) @' S, O& r% }; q

1714927891

非常有用

1714927891

感谢楼主分享

178190045

6666666666666666666666666666666
% l/ F. ?8 I4 ?% ^6 l