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 群组: 2018MCM科技论文写作 |
clc,clear
5 B: }9 ^5 Y( Hload sj.txt %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中+ c0 E+ v$ Z$ V' Y. J$ a
sj=zscore(sj); %将数据标准化* {" C, R5 ]$ T
r=corrcoef(sj); %计算相关系数矩阵* [% N9 W Y3 `4 j" \9 F. h! Q
[x,y,z]=pcacov(r); %利用相关系数矩阵进行主成分分析,x的列为r的特征向量,即主成分的系数,y为r的特征值,z为各个主成分的贡献率/ W3 u$ f0 O0 c0 L0 }" @
f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1); %构造与x同维数的元素为正负1的矩阵
7 @3 s4 x) A! x$ zx=x.*f; %修改特征向量的正负号,每个特征向量乘以所有分量和的符号函数值- N! ]0 X) Y) I' _
num=2; %num为选取的主成分的个数
' w$ g& c; B2 hdf=sj*x(:,1:num); %计算各个主成分的得分2 S, z \. [6 m9 V6 \' y: n
tf=df*z(1:num)/100; %计算综合得分9 k. v6 \2 V# Y
[stf,ind]=sort(tf,'descend'); %把得分按照从高到低的次序排列
2 x' p; A) R1 |& F* j9 istf=stf',ind=ind'
8 Z1 [; p- P9 G& i$ _
) k7 I# Y" z1 e3 _1 }" G7 A |
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