主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
( E# ], q5 h! H: ~# b& X" r%*************主成份分析************
%
%see also
%
%读入文件数据
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=================
%标准化处理
[p,n]=size(X);
for j=1:n
# |  E& M1 |9 P: Y) y    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
! o  J) q# p4 Z, _4 E+ Sfor i=1:p
    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
& R: O4 u7 t7 `  {    end
$ @+ ?, ^' [& Z+ ~! B9 e2 `- I! dend
sigmaY=cov(Y);
/ ^$ b0 q2 y" G%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
# \3 b4 x* U# K) D[T,lambda]=eig(sigmaY);
disp('特征根(由小到大):');
  e+ U, {! {' Z! i  P. mdisp(lambda);
disp('特征向量:');
disp(T);
7 e2 \: a5 x0 E1 c%方差贡献率;累计方差贡献率
- W( E% J$ h/ j" D1 R3 Z5 ?# TXsum=sum(sum(lambda,2),1);
' @6 |- ], g" afor i=1:n
5 A! c8 `9 H5 D    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
3 t6 U& z, J: A6 y1 m" U0 x# aend
5 C  e- a% L6 k  V6 w% e( Ffor i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
5 q  P$ _$ _7 T/ ]. Nend
+ M8 v5 c  l  ^$ [$ ]6 f8 A: Qdisp('方差贡献率:');
" R$ A/ }4 l9 X# h; Udisp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
9 J6 g1 N+ l! o  ?; x7 ]disp(psai);
& |5 A2 j8 z8 Q$ v. L%综合评价....略

% U1 Z) {& M$ l6 s* m! n: V

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miluhh

这个能出来成分矩阵吗
/ ^& D9 `4 s1 o" p, ~

282653403

zan                                
$ m; U4 E- I4 `- j- F: x

532349560

发法豆腐干豆腐干反对地方

1458757346

。。。。。

1742286658

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
$ [1 L! J' I7 v/ S

1171009733

真的是要好好学习
' e1 B; N+ P6 g) X8 x# e

865618162

谢谢楼主分享，很具有参考价值的代码

1554053647

好好好或或或或或或或或或或或或或或好

Alantop1

感谢分享
6 ^# T/ {  [  r, G