主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
  [2 [# _# y/ z%*************主成份分析************
) d3 Z! e) k1 }3 X: x( h, ]%
%see also
%
& W3 }% S: n" [2 r' [$ s%读入文件数据
4 `) j7 K7 Y9 O2 T. jX=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
4 g; x- D" O* A( o2 D[p,n]=size(X);
. I1 T6 P& q. m2 }: ofor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
4 q) b' [# r/ H5 g! Q* T  fend
for i=1:p
: z& ~9 S, T8 e( a5 ~9 F  E    for j=1:n
* M7 C+ @3 V2 y1 u1 ]        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
end
* j- _2 v4 `; q" H. O7 UsigmaY=cov(Y);
%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
9 f5 |% v* V8 K[T,lambda]=eig(sigmaY);
disp('特征根(由小到大):');
3 l$ T/ x* ]$ v3 g2 Bdisp(lambda);
' h, E5 H* W  n5 i% W, v( \disp('特征向量:');
5 F0 l! Z* e* [6 s2 t8 `; @2 l( Rdisp(T);
1 ~2 K4 y, ]7 d3 ~' n# S%方差贡献率;累计方差贡献率
; e, E' a/ ]; `Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
1 ?0 u; x( t4 b% bfor i=1:n
    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
for i=1:n
" F4 O0 |- _& ], N    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
disp('方差贡献率:');
disp(fai);
1 f  v/ y& l7 @' R7 O/ Fdisp('累计方差贡献率:');
# J, j8 g. l& ?+ f( S7 A; ~disp(psai);
, h  C6 v7 \$ l; b, q8 T( U' A%综合评价....略

% ?# I( m$ V4 n' k8 L  K5 W* S

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2 ], _9 c' u8 q- O8 t$ s" t

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