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
        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
" n+ U2 G' b3 i& W/ f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：
: c6 ^0 E# @: x
% F6 B: Q9 j% d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
0 G$ j1 _  `4 G1 Z$ H7 _6 E
8 i7 H5 K  t( K9 b( u3 `* \) Kstep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：


, `& m6 G% M6 k2 `6 i% T- b+ J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 O# F  l. t2 D* l$ t
然后做出贡献率直方图：
# \+ I, M& z: {; u* q& j* i! y  B% ?* W
, e3 [' g0 ?) N) J
这下我们的过程基本就结束了。



7 M# V# X# o1 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。




看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
* }! r5 b2 s% F. A& x0 M$ i

秀的一骑绝尘

真的很有用
6 Z2 F  j* C* i9 b6 M, h

3963095

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7 W. q1 y2 U2 A

1670638760

thx赞赞赞赞赞赞赞赞

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非常有用

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感谢楼主分享
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