主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
- N8 B, V/ B' l+ R1 }$ ^* z%see also
5 `7 J5 M2 y% D' ~7 U, W%
%读入文件数据
, k- O4 i4 d  z2 H* D" kX=load('data.txt');
* P8 r3 b' Z4 r+ F+ w" ?; I%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
# w( c5 v+ s, ~9 z%标准化处理
[p,n]=size(X);
3 t5 G; L/ ~6 qfor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
) W0 i2 {: [$ m( P, S! X* Nend
; p; f. F6 ]- S; I2 e$ rfor i=1:p
8 s% I5 I' i) d  {    for j=1:n
* W0 `' i) _. W- [  C# m        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
. V4 _$ u3 p+ e6 S( p  J% lend
sigmaY=cov(Y);
% \& j2 `, X% q2 ?6 s& P/ _2 g%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
. T& E# Z( o, a[T,lambda]=eig(sigmaY);
disp('特征根(由小到大):');
2 I. b& K6 @; W4 c; Udisp(lambda);
  H9 x6 X8 I" u: ]disp('特征向量:');
8 u4 {7 I6 ^; Y+ \0 l; d4 p6 udisp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
/ W3 L; S2 a" ?8 V9 m  m& Q9 ?for i=1:n
    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
for i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
disp('方差贡献率:');
disp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略
" f; P2 Q/ }0 G: C4 y  j9 G
1 I* Z) o3 V% k: q) G( \6 W8 i8 W

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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