主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
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
8 Z7 i) K% q0 t  r+ V6 H8 f; H, U* pr=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
[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
; n& j) ]# F5 j3 ]  X1 k2 E4 Rf=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
6 u7 ~4 H: z% sx=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
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
$ D: q5 U5 ?  W! h& R, H* H/ otf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
; `# h% d. o$ z( |1 m' W; I+ }* D- L[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
7 L# ]8 X6 [# _" U( K/ S$ F- b" |stf=stf',ind=ind'