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  
6 O; b6 k- Y- Q0 ]& [         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：
; Q( ^+ s5 a6 w/ e6 a
  L7 \/ K; r2 _6 e$ O先看一眼原始数据：
9 o  _# ~" g1 z* F$ L; B* S4 P
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 j: ^1 q& m7 r  N: Tstep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：


1 E& h  o7 E' \' c; L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：


) d$ T: T( p3 ^) |0 b然后做出贡献率直方图：
. U& q7 X3 A  m0 E. B. ~6 y0 K: c

这下我们的过程基本就结束了。
# g# A# V' [) y1 l0 q$ f, |

# A0 N$ R$ h; H- Z

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？
. i% f! _: M& {     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。
( R0 K( @5 I' z



  J: N& X2 j1 Q6 h, N) a8 ~看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
) B! l5 M3 A+ S+ p

秀的一骑绝尘

真的很有用
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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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