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
  i* u: w+ a' m[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
) \: D; f. k- T( T9 {/ _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
5 M+ T8 t/ H% J. ^9 Fx=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
num=2;    %num为选取的主成分的个数
+ m, P3 e4 D& I5 Y# ~- a; c! `2 gdf=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
tf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
2 t  o4 e2 c. B, |[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
- k. D5 v2 e2 P( }0 x7 jstf=stf',ind=ind'
1 T% ~% ~6 a- p. L4 X1 ^