主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
4 l7 }2 v, E% _7 D5 ?%*************主成份分析************
%
( Y  u% g7 @1 Y9 j9 W# y4 @* N%see also
% p7 X8 r7 I9 k: M%
; q$ M8 L% X& n. h%读入文件数据
X=load('data.txt');
- a- q$ T3 x5 b3 S%==========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
7 ]6 E6 g% f( I. t: {  H" H5 ]$ j[p,n]=size(X);
% q7 ^# c4 }7 m  Z5 ?& K, V/ [for j=1:n
: b6 z3 c. w" U2 c3 p5 g: o) X1 E    mju(j)=mean(X(:,j));
# m4 Q! @0 p2 l0 c# |7 s    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
* ?% [" S6 A! R) pend
, V7 L* ~( |6 i, yfor i=1:p
) h8 T4 u: q! t) B& p9 w; Z9 ]2 N    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
& X9 `3 c0 P/ {. Send
sigmaY=cov(Y);
%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
[T,lambda]=eig(sigmaY);
disp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
: p+ Y7 Z, U% H/ C- _disp('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
    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
1 V9 f$ z* e; E+ H6 Rend
9 [( L& \9 R2 l8 P* u; Q- q2 Mfor i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
9 o2 ^0 U" p+ B/ u2 L0 Eend
disp('方差贡献率:');
disp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
( ?8 h! X# b0 q1 d8 ?* Wdisp(psai);
%综合评价....略

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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