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。
! S: V% V) e6 B* t' {: O8 [例题一：   成绩的综合判定
9 g5 o% j4 R+ J8 U" p! J/ Y9 F( p        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
; T6 ?# i! @) J/ z) Y- h) _& \% L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：

先看一眼原始数据：
3 K/ x% M) T! O2 k  \) F- y* u
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）
- D4 L5 d8 |0 d! L, E. u) x- @4 H' i9 N. P
/ p# u. B$ Z4 P# E  \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
) `) F, h7 j. r4 f9 V7 P2 t' h" T
step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
3 A4 n6 s; A- g  k) L

" g1 n! T/ R0 I* y1 D% ^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：
( z" y% l# n" z  ], ?" O! K
  A$ n+ R3 m; T5 A
然后做出贡献率直方图：


$ [) m- [9 R$ [! w& r0 I0 y这下我们的过程基本就结束了。
& S% h& F: f9 n# S5 F) c% V1 F


! v" \; D. ]! U1 q5 h
% [( j9 A0 C+ Q! R* R. J% u$ 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。
8 Z. ^; m8 ~/ p/ x  e0 S4 ?& h9 Z5 X



看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

# V' u5 a4 l# M: Y& ~7 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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