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[其他资源] matlab 里的主成分分析函数

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发表于 2009-8-19 11:10 |只看该作者 |倒序浏览
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matlab 里的主成分分析函数
1.princomp
3 N3 a& y, r  U5 j" [
功能:主成分分析
# @4 s; w: p* p  @; K& S9 c) Q! }/ X
格式:PC=princomp(X)
            [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
: @( v8 X6 `! s
说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给出各主成分(PC)、所谓的Z-得分(SCORE)X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计量(tsquare)
2.pcacov

2 F# o# {5 v7 [9 W+ t4 J' c8 z
功能:运用协方差矩阵进行主成分分析

9 K, \' C# U3 ~  H   
格式:PC=pcacov(X)
            [PC,latent,explained]=pcacov(X)
8 w# ~* L! |! T   
说明:[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析,返回主成分(PC)、协方差矩阵X的特征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)
3.pcares
9 U  j4 c$ B" }1 N# j3 K# X
功能:主成分分析的残差
, E, U) [' }2 r2 e# s3 j( r
格式:residuals=pcares(X,ndim)

" m7 I; \  |8 z/ a& s3 w
说明:pcares(X,ndim)返回保留Xndim个主成分所获的残差。注意,ndim是一个标量,必须小于X的列数。而且,X是数据矩阵,而不是协方差矩阵。
4.barttest
: ^! \4 y, E* p7 P) M
功能:主成分的巴特力特检验

9 ~9 ]+ R  g" [8 j% v1 p
格式:ndim=barttest(X,alpha)
            [ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha)
. m. X9 q* l2 T* j9 S   
说明:巴特力特检验是一种等方差性检验。ndim=barttest(X,alpha)是在显著性水平alpha下,给出满足数据矩阵X的非随机变量的n维模型,ndim即模型维数,它由一系列假设检验所确定,ndim=1表明数据X对应于每个主成分的方差是相同的;ndim=2表明数据X对应于第二成分及其余成分的方差是相同的。
zan
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