主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
7 P9 S- y+ h* O  F5 }%see also
5 o2 Y7 L; b) l# \) y%
( d: W' D  U/ v2 |( V- m8 Z0 S! M%读入文件数据
  ?, \) U/ C, u" M* f  |. ]X=load('data.txt');
* J1 {) L2 m. Q! `%==========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
8 k+ \+ A0 r/ `! s4 ]. M[p,n]=size(X);
for j=1:n
- @% W" c' G: v7 U    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
- @& A* M- X2 u" L6 H9 \for i=1:p
    for j=1:n
  Z# w, ^+ I0 Q3 b( Q& h3 t        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
end
  T- G$ W: G) u* X1 wsigmaY=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);
" i3 ^  Z% ?9 y9 u- _disp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
disp('特征向量:');
, F4 Q4 X9 C! E3 B% i; J0 t8 ?disp(T);
6 ?" `. b1 k3 e%方差贡献率;累计方差贡献率
9 q' l+ q5 f" l( t% {Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
  }- J  v9 B( m/ U$ y6 U# \    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
8 R( n& z9 [9 `end
for i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
+ i+ s/ J: I( I3 f+ R) Nend
6 ]" f* b/ y' W9 D$ P( adisp('方差贡献率:');
disp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
) @: I$ `& _% `* Gdisp(psai);
%综合评价....略

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. w0 X3 F0 c) A+ t5 q. m2 W

miluhh

这个能出来成分矩阵吗
) C0 b0 N* _" u& O; A3 H* x

282653403

zan                                
' Z! O5 T' @* C1 o; L* r6 m& Y

532349560

发法豆腐干豆腐干反对地方

1458757346

。。。。。
4 T, z3 e( P' N$ D7 }

1742286658

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

1171009733

真的是要好好学习
- o& t& F5 D  T% X

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

2842487431

看一下，谢谢
( v( X) O( ~3 J& O" K2 l5 y