主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
8 {8 P6 P5 [% h1 ^%*************主成份分析************
%
%see also
0 S4 `3 Y0 p, n; E; I. U8 U6 n%
%读入文件数据
3 U8 z" i0 M6 v; R0 p+ W7 }  TX=load('data.txt');
( q. `* J; Q: `( \- N2 O6 z2 e%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
* F5 ]/ V/ I* Y2 x%标准化处理
[p,n]=size(X);
- W) Q: y  X# `: R% dfor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
0 R% T' Z; z& Bfor i=1:p
    for j=1:n
' I( \) X: _/ |4 M# Z        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
end
sigmaY=cov(Y);
+ t, x0 t! k- z5 a0 {' X%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
[T,lambda]=eig(sigmaY);
, B; x0 l. t2 w0 Z' d/ adisp('特征根(由小到大):');
, R8 n+ K3 I8 o3 B3 |disp(lambda);
5 x$ ]# ^% ^- C1 idisp('特征向量:');
disp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
9 y8 J+ p  z$ i! _. _' q* S# b    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
3 M" Y' v" |1 S" B" n: \end
for i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
; g4 W! o: z5 M$ ]0 X9 h2 u4 d; Tend
- j) O, d& m3 D5 s3 L; @! b4 zdisp('方差贡献率:');
disp(fai);
: m& M' c7 t' Q) E6 edisp('累计方差贡献率:');
+ E6 X) s: Z# S% A# _, ?8 q" ?2 Jdisp(psai);
/ N. F. B7 q: E8 _4 q4 \" e%综合评价....略

6 V& ]$ L/ Z4 g) L3 N

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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