主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
! x* L, \# y0 G: jload 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
( Y: r) E& s1 p# p/ n  _r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
) x+ c6 K. y* r[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
8 I6 E; J* S& T: e# P. L+ nf=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
x=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
' t4 x% ]/ }9 U9 s, xtf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
* I; l1 P, g% c' ][stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
stf=stf',ind=ind'

; g. \1 Q2 F2 O3 K( W3 q+ B: ~4 i