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
- L; N. p/ ^' U# b1 Z# w        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  
% C( o) J9 v9 W1 O" H% o- c& R         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：

5 k$ p( K' O% I4 E: J" A; c0 s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
9 K8 r2 u' {  o, {5 r
1 S! d, K5 L* M1 W" L/ istep3：求出特征根，85%原则下得到主成分：
0 l" a$ N, n/ o% A' E2 B* t
9 g# f, j* D9 |  @2 M
& M" f. ~& r" K; z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：
# t% p! f8 H! ~, a5 R
- [5 }4 a$ H5 r
, [( B0 O# b! F' I5 E然后做出贡献率直方图：
, s' U2 C" ]* M5 ^) y! L
, @7 L! `0 A* R- _; f1 j
: _% I& O$ l7 w这下我们的过程基本就结束了。
1 s$ l: ^5 V# J* M/ v
& A7 \- f% W6 V2 T8 i

% u5 e# k0 i! }; H% 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？
# c6 [( J6 Z" t  W& _4 N     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。
# i2 j; S+ z+ f9 ]2 _+ ?6 p2 z% C# M
8 Q( m2 ]$ l% ^8 V1 q. P$ f4 Q


$ u$ Y1 g' h) m" F6 p* \看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

秀的一骑绝尘

真的很有用
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非常有用

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