主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
1 o' w* e  I5 ]+ e* r  U8 U2 K" `$ C%*************主成份分析************
4 V! \( b/ ?' D1 s6 {1 Y  {%
4 c$ p* x% L( Q8 n, m4 \  n) _%see also
( @( o/ X! Y5 ~- ?! c8 F%
) g! t9 ]" i( i9 s; w* V%读入文件数据
, F- T- G2 d- M3 I1 XX=load('data.txt');
6 j+ m% S! v6 h- V3 y%==========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);
& Q  h" p& {9 H. V, p" W% m2 |for j=1:n
) ?6 X( _1 u' r8 u2 ~: Q    mju(j)=mean(X(:,j));
$ n" a3 o' p: h( P7 n  P6 n9 `9 f    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
5 I2 a8 O- l( c& l! vend
for i=1:p
    for j=1:n
* Y( X# t/ l& ]( a1 n' c        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
4 f& u8 V5 m% ]4 e9 ^( V) l    end
end
* k6 R) y/ Q# x/ W( P0 |6 b1 bsigmaY=cov(Y);
: t* m. m# u" b" o, w%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):');
+ N% w& L/ `/ M, e$ E+ J5 P/ w! Vdisp(lambda);
9 p' l% Q* Z3 T' {5 d9 w! ~  o( `disp('特征向量:');
disp(T);
# J) a# s# P9 G/ P' V  \%方差贡献率;累计方差贡献率
4 @9 {7 @4 F9 H. A* TXsum=sum(sum(lambda,2),1);
/ a; R8 k% B  p, ffor 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;
/ R1 ?% m2 g/ M$ R/ r8 Tend
disp('方差贡献率:');
* @! ^2 A! o+ U1 c4 [; p/ G% g9 gdisp(fai);
% X2 Q4 J% Q% s2 sdisp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略
* ~9 x5 m) r) d* J) o* Y, B
7 \5 x6 b6 A/ h$ J7 e; J

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# J( L- f, Z6 _( s, T7 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