成绩分析数据可视化 成绩分析数据可视化Excel

关于成绩分析数据可视化，成绩分析数据可视化Excel这个很多人还不知道，今天小天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

成绩分析数据可视化 成绩分析数据可视化Excel

1、主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。

2、 它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些 不相关变量称为主成分（Principal Components）。

3、 具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向（如图）。

4、PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。

5、PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。

6、通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。

7、主坐标分析（Principal Coordinates Analysis，PCoA） ，即经典多维标度（Classical multidimensional scaling），用于研究数据间的相似性。

8、PCoA与PCA都是降低数据维度的方法， 但是差异在在于PCA是基于原始矩阵，而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。

9、 因此，PCA是尽力保留数据中的变异让点的位置不改动，而PCoA是尽力保证原本的距离关系不发生改变，也就是使得原始数据间点的距离与投影中即结果中各点之间的距离尽可能相关（如图）。

10、R中有很多包都提供了PCA和PCoA,比如常用的ade4包。

11、本文将基于该包进行PCA和PCoA的分析，数据是自带的deug，该数据提供了104个学生9门课程的成绩（见截图）和综合评定。

12、综合评定有以下几个等级：A+,A,B,B-,C-,D。

13、让我们通过PCA和PCoA来看一看这样的综合评定是否合理，是否确实依据这9门课把这104个学生合理分配到不同组（每个等级一个组）。

14、（1）PCA分析及作图前文已经介绍了PCA是基于原始数据，所以直接进行PCA分析即可。

15、由于前面已经介绍过散点图的绘制方法，这里不再细讲，PCA分析完毕后我们直接作图展示结果。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。