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 群组: 2018MCM科技论文写作 |
clc,clear9 U9 E0 D9 Q, Y$ [* R* s" P
load sj.txt %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中7 }- A3 Z \( c( U4 Q' j# a
sj=zscore(sj); %将数据标准化
* W1 A7 |: x9 `7 e) Z w+ G7 ur=corrcoef(sj); %计算相关系数矩阵
+ H; K$ H( P1 u% e$ a: o[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9 y* _3 B8 Q' U
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
: r4 d8 r* l6 E5 |$ P( `x=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( I1 X3 }: r5 B2 c# q
num=2; %num为选取的主成分的个数% P2 \0 r6 e5 f
df=sj*x(:,1:num); %计算各个主成分的得分
: t& H* y: b% w" z, U& B' ~8 otf=df*z(1:num)/100; %计算综合得分/ E% Z( [4 B6 c) y
[stf,ind]=sort(tf,'descend'); %把得分按照从高到低的次序排列9 w% E4 b. I" C% p( ~/ Q9 ]- j
stf=stf',ind=ind' E) Y- w" s0 j! h2 B; O' g( c
" _7 j7 N. M/ H) W' q+ R- U
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