主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
0 E. P7 `3 I6 p# |- Z0 v, S; P8 S+ [load sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
sj=zscore(sj);    %将数据标准化
r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
) i+ v7 T* j) s$ ]2 P[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
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
; o( ]; U6 |0 ]7 l) K: wx=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
2 y# U) O6 ^) u+ s! x6 _1 X9 B: }num=2;    %num为选取的主成分的个数
df=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
( x' b1 g; M' |tf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
. @3 o9 c: h  o" z# O  d% E6 J+ lstf=stf',ind=ind'
; R, a+ o8 w$ _& C0 m