主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
%see also
/ H/ D2 t: s  ]  |%
%读入文件数据
X=load('data.txt');
" Z! \( I8 }  F1 |# f& b%==========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
5 C& K; S* p+ b/ @# c7 B) y' S[p,n]=size(X);
+ L# ^- X6 Q6 @' |* Z) l/ s3 Q9 ^for j=1:n
' K+ m. E5 N7 r- }    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
  }$ K4 G7 c! l" bend
$ K& B$ Z7 a4 A& L% j2 b) ?; h0 y4 r: ufor i=1:p
. Q! |+ c, l/ p! u: D    for j=1:n
- K$ U, E$ V6 T1 h, g/ J        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
2 b3 n5 v3 }- v& }end
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);
6 X/ ?+ O: I5 n3 _/ mdisp('特征根(由小到大):');
3 i0 `* g& S  Y/ ~) q3 Xdisp(lambda);
disp('特征向量:');
disp(T);
& P  W' j! m- h: T! m! Q%方差贡献率;累计方差贡献率
6 t0 h$ V) ~( mXsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
) _$ |( g$ r' n' e; C    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
5 ^8 J& R, \( p& yfor 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:');
8 }& p" _, K- ?) gdisp(psai);
%综合评价....略
3 a3 F% S) W! |- c" u( M% J4 |6 w, J2 u0 ^

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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