主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
3 C& X& r. P, {: v2 I%*************主成份分析************
' }' \% J" c( o& [  M) E%
%see also
  {8 F1 B# l5 ~4 Y/ r/ M%
0 ^/ I  ]' ^% ?9 b- l%读入文件数据
0 F; R9 Q: E$ ZX=load('data.txt');
%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
%标准化处理
- Q( o, K2 v# O& t$ W& A[p,n]=size(X);
* t  i( F/ f6 j/ B( b, e) kfor j=1:n
- A5 E' i- |  a, T  k    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
8 k/ d/ w( a0 K" t% u2 f% fend
: @: M" F# o+ Q; ]for i=1:p
% n1 `- K+ p& ?    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
9 V3 r" l# _- }end
sigmaY=cov(Y);
%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
[T,lambda]=eig(sigmaY);
, W% ]( {9 {' b% H1 x; Idisp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
! X$ d7 [1 W: O; d' d. q# Edisp('特征向量:');
7 M; p; I5 [/ Z& Z5 h1 ~disp(T);
' i1 ]' F! R# f& C% a) X2 u) F%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
# ]/ a2 @& v, ~* F; H  bfor i=1:n
: q. Z( i6 b2 |8 n( F    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
1 y( q3 g' y5 M3 S5 e4 }5 U5 Efor i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
disp('方差贡献率:');
disp(fai);
! b$ s, q) \! f! Ddisp('累计方差贡献率:');
: k0 l' m2 Y% r3 V# _' vdisp(psai);
%综合评价....略

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harmony1993

很有用，收下了

reptile

谢谢楼主啦

MCR董事长

他干嘛不zscore

刘358812234

谢谢楼主啊！

空木葬花

非常感谢楼主！

数学中国user

我QQ空间里有一篇日志就是讲解这个的。能不能把它同步过来呀？

蓝色天空吧

好贴，人人求

《爱楠》

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dunang

好