主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
$ M& x$ U, k, i6 A%*************主成份分析************
%
%see also
%
+ X/ n; W/ q4 H8 C& L2 q%读入文件数据
X=load('data.txt');
! g$ J3 j& I9 r( K# e5 }1 a4 N. W- n%==========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
: p1 c" B7 ~. [& a9 Q% f! |0 l[p,n]=size(X);
for j=1:n
* `/ ~6 ]" X: H$ K8 s, R    mju(j)=mean(X(:,j));
! ]5 p; m6 ]# {: c& m    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
: V& m4 s$ R8 r6 pfor i=1:p
# o5 n& O4 C1 t+ `! j    for j=1:n
: k! H* W/ r5 B/ x        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
- r7 ^, H' |- N& K- K& u3 K    end
end
+ J* h; K# A) J: vsigmaY=cov(Y);
0 N7 M2 T) k% B, D$ \%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
$ d7 }9 M- U* g3 U[T,lambda]=eig(sigmaY);
disp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
9 g3 G! J( J( i2 hdisp('特征向量:');
0 W. }5 l5 N/ Odisp(T);
8 |6 N; D  U  H$ S5 ^%方差贡献率;累计方差贡献率
- S0 m, i8 L! Y6 TXsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
. {  n  o  ~! G4 g    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
for i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
5 l0 P; C. @8 ^$ }9 a7 z; Bend
disp('方差贡献率:');
; J1 D" k% Q  W7 D+ odisp(fai);
1 ^% v1 r' k4 O5 _1 J; h9 zdisp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略
, J0 c4 X) p2 o  r: ^( L8 H! n

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4 @! x* E# I5 p2 I4 t

miluhh

这个能出来成分矩阵吗

282653403

zan                                

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
' H7 a" h9 Z, }, j, h% g

1171009733

真的是要好好学习

865618162

谢谢楼主分享，很具有参考价值的代码
, [8 R$ T$ }! Y5 e& U

1554053647

好好好或或或或或或或或或或或或或或好
8 D: \% [0 g0 i7 i. d& ~. K

Alantop1

感谢分享