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 群组: 2018MCM科技论文写作 |
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2 Y; a+ i; z8 E. R8 O# X0 E+ Zload sj.txt %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中) j) Z0 ~" J+ w: p1 B; V
sj=zscore(sj); %将数据标准化( t; u+ v( M X/ o, G
r=corrcoef(sj); %计算相关系数矩阵$ k( x7 r# ]' ~6 [$ b
[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3 f/ ~' n0 i L# ]4 U
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 k* J7 Z1 P5 c! g
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+ W2 @6 b! t2 A6 y" w& d( E5 v
num=2; %num为选取的主成分的个数
" a% u; C1 t+ S tdf=sj*x(:,1:num); %计算各个主成分的得分7 F U' z! Y t* C
tf=df*z(1:num)/100; %计算综合得分8 |1 L. ~7 }' p
[stf,ind]=sort(tf,'descend'); %把得分按照从高到低的次序排列
5 C' w" W# A* k) ]stf=stf',ind=ind'
# q7 I0 E6 z. Q8 C) b2 e( `
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