主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
%see also
%
%读入文件数据
' I6 n' ~/ ]5 g5 P% B7 rX=load('data.txt');
  l" v* e. J' w' @, z6 D%==========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
0 e" ]' z+ `9 N3 b[p,n]=size(X);
for j=1:n
6 F5 L3 B/ D/ Y) [9 V8 E2 l  D    mju(j)=mean(X(:,j));
7 K& `1 r2 @$ }    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
/ ]# O4 z  C% H( ?for i=1:p
    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
end
3 w  w0 y* U6 l0 JsigmaY=cov(Y);
6 n4 ?( g+ X. Z7 h" ~5 ~%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
. x1 J- a4 ^, n0 _$ y+ Z3 H[T,lambda]=eig(sigmaY);
2 t3 J6 ^) t$ f& c! q4 h) ?disp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
% c8 p* ^7 c" {) ?4 Jdisp('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
" l! _" e; Q; f    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
" ?( E3 _/ T' W9 |; h: l& |' j* bend
$ T! O  N# [" }4 n  O& k3 ]) {for i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
disp('方差贡献率:');
. Y6 S) \+ Z( j* ldisp(fai);
  o9 V6 S, T8 `- w0 ]7 cdisp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略

+ T" Y% P% e) \7 q- G

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; `, ~8 I0 F5 a4 [4 k6 X- W% s. R) p

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