主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
$ k1 I+ @. \. H; T7 E5 g3 ]%*************主成份分析************
%
%see also
%
9 J* @5 Z) @: w6 {1 ~# [%读入文件数据
6 H6 q& |  ?6 B- Z" fX=load('data.txt');
2 p) S+ I  `! x! t%==========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
[p,n]=size(X);
8 P- d' b% _0 l5 }  ]* Mfor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
/ f4 _, X# T, Tend
for i=1:p
    for j=1:n
& s: t$ f+ A4 ~5 b2 {- F        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
4 Q4 K- a% y& T% g" {2 \# G7 ~5 p    end
' _* ?/ e) L3 F/ o1 [0 uend
" C  e, R2 n# A" x0 l+ o0 }sigmaY=cov(Y);
+ x  p. I* T* W2 n0 a%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
[T,lambda]=eig(sigmaY);
) \6 _+ k: V0 ~- I$ y' l! E$ Kdisp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
$ W* G7 W. J( ^0 kdisp('特征向量:');
$ v# p- S% B! h- B3 h! G! s5 d+ |disp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
- U0 p; O  z8 `, t! F5 p$ C$ g, T! sXsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
4 g9 |3 h. N' }0 e) J% K( w- V    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
for i=1:n
# w' J7 b5 s  Q( T+ N6 m6 Q    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
disp('方差贡献率:');
$ E  [# M3 y* U# e( l6 T8 t/ bdisp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
9 I+ s4 O  ^8 O! R6 G1 Adisp(psai);
4 C- _0 a  ~  n2 H%综合评价....略
8 M2 c5 t8 L# x# U6 a2 S5 g4 @6 n
: F! @7 E* {$ A# y4 D  c

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2 C& D9 M. N) y) M

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