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  
& s7 S/ V5 w# I4 }$ |3 |; |         而一共有 8 名学生
+ o8 ?  w! s( S5 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：
5 X* l2 P) o8 s* T" l' s- U
" W( H- L: ~" K& a" w/ W先看一眼原始数据：
8 F2 g; S  v; X. n7 ^
, m( m1 l3 z3 mstep1：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

: N8 S5 \& V- v" mstep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：

2 Z& @" B, ~3 G  K
: j) |- d/ X4 O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：

  A' G- Y9 \& s
然后做出贡献率直方图：
& K  I) R! V/ A' ^$ z
: p( A! Y2 n- S/ m
! P6 a) T7 {+ Q) {# o这下我们的过程基本就结束了。

+ j. l$ F9 f+ o

* z  `2 e7 t  f1 `1 _
5 n# d5 s5 a/ u/ h( q% e' k2 ~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？
9 J: D) x( G( a, E; U     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。
7 B: T4 U6 ?. }9 l
4 V% r. I" d( s% U/ V; }
8 k* {# x7 ~: @/ E5 @4 n0 x

看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！
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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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