主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
- P! @3 h4 ]3 G3 t8 [7 X%*************主成份分析************
%
$ v+ a0 a9 a. R%see also
%
%读入文件数据
! N( F! {2 V+ ~, _. `4 `* _X=load('data.txt');
%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
$ V) O, I, M6 J%标准化处理
7 @2 F6 v& a8 ]" j% M  A' X( m[p,n]=size(X);
- z+ e6 M/ W7 ?: |6 jfor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
) O7 i. k9 _7 G- W5 w* [    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
for i=1:p
/ e9 Q/ R. R5 y    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
9 e- W- _) M1 B5 b6 _' v$ Uend
1 s) P- j3 K; l5 {7 OsigmaY=cov(Y);
3 n, e8 ?9 P; n; e: \  z%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):');
' \: b' L' F# E4 q( _5 k. [2 S  ddisp(lambda);
' c# y/ l5 n% _& K% X2 c# S+ odisp('特征向量:');
3 L. B5 j* O/ J* g- N, j0 f/ S! |disp(T);
2 f' o! y) O$ M; ?7 P3 C$ z1 f%方差贡献率;累计方差贡献率
1 `! F" Q' p/ c& i6 U# PXsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
2 N; K! v) }5 s  J    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
5 B) P) Y3 f+ `" t( kend
for i=1:n
: I2 g& \2 @( Y5 H/ v& ^) M    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
* `4 P# J; s  v: J- F! C8 jdisp('方差贡献率:');
disp(fai);
" o0 m# m8 T6 V0 Y" ~disp('累计方差贡献率:');
# Z6 e* c$ a$ @" Y( udisp(psai);
%综合评价....略

! H! D. A$ R& w& A, `$ y- R* ^

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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