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
r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
7 k0 z$ p7 Q% X/ _% X% 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
4 |) C" @0 H% k; V: @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
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
! E. K1 @, D; P; _; o) _+ Vnum=2;    %num为选取的主成分的个数
; ~4 u7 a$ U( A2 Vdf=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
6 X" n6 u' N& \3 O. G9 Ytf=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
stf=stf',ind=ind'
1 l" b8 s4 B% Y; H
) U6 L) L) b2 p0 e/ h