PCA-python实现综合评价求解-续

这个是接着前面写的一篇，链接在下面，数据集也有：
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k是我们选择的主成分数量，我们最终会根据该主成分数量，得到我们的评价指标，我加入了写入功能可以将评价指标数据写入excel文件，完整代码如下：

import numpy as npdef pca_tre(Mat, k):p,n = np.shape(Mat) # shape of Matt = np.mean(Mat, 0) # mean of each column# substract the mean of each columnfor i in range(p):for j in range(n):Mat[i,j] = float(Mat[i,j]-t[j])# covariance Matrixcov_Mat = np.dot(Mat.T, Mat)/(p-1)# PCA by original algorithm# eigvalues and eigenvectors of covariance Matrix with eigvalues descendingU,V = np.linalg.eigh(cov_Mat) #U 是特征值index = np.argsort(-U) if k > n:print("k must lower than feature number")returnelse:selectVec = np.matrix(V.T[index[:k]]) finalData = Mat * selectVec.T return finalData,U#主成分import pandas as pd
data=pd.read_excel(r"C:\Users\gaoxi\Desktop\data.xlsx")
#print(data.iloc[:, 1:].values)
data=data.iloc[:, 1:].values
k=2
finalData,u=pca_tre(data,k)
sum=0
u.sort()
u=u[::-1]
u_sum=np.sum(u)
for i in range(2):sum=sum+u[i]/u_sum
print("sum : ",sum)def score_get(finalData,u,k):u.sort()u=u[::-1]u_sum=np.sum(u)#  print(u_sum) score=[]for i in range(len(u)):u[i]=u[i]/u_sum#print(u)for  i in range(len(finalData)):#  print(finalData[i])c = []for x in finalData[i].flat:c.append(x)#  print("score:",np.dot(u[:k],c))score.append(np.dot(u[:k],c))return scorescore=score_get(finalData,u,k)data=scorepath="C:/Users/gaoxi/Desktop/"#Excel数据
import xlwt
#生成xls工作薄
wb = xlwt.Workbook()wb.add_sheet('first_sheet', cell_overwrite_ok=True)
wb.get_active_sheet()ws_1 = wb.get_sheet(0)
print(data)for c in range(len(data)):ws_1.write(c, 0, data[c])wb.save(path + 'workbook.xls')
print(score)

如下是上述代码得到的评价指标数据：

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