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
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：

( o7 @0 W9 Q& Z& L* j$ b0 c先看一眼原始数据：

( W, u+ v2 @! h  K- Istep1：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）
5 z; c4 G7 [3 l" r0 w; p4 X# A
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 S  H! p2 Y5 Z2 v3 A
step3：求出特征根，85%原则下得到主成分：


" u6 A- L" h# b- @3 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：
/ U  \* K3 s3 c% Q! e
/ V8 l7 s* d7 g
然后做出贡献率直方图：

. ]& S; O6 S8 [- Q- M
, J  ^; N' F/ m1 O! b4 ?1 H3 G# b4 h这下我们的过程基本就结束了。
% K, {0 _, P1 O  g


8 l- N+ z5 E+ F" b2 y; c
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？
6 D: T1 k+ y& i     这就需要进一步分析....附件中有详细过程，请下载观看。

' _. d9 k0 R2 H4 G  U8 R


1 o8 l1 V5 O( r2 \, y( U& A看完记得回复，有体力的下载啊！！！！！！！！！

4 v9 T- M* X* Q" b

秀的一骑绝尘

真的很有用

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非常有用

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感谢楼主分享
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