主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
%see also
7 r( C! I4 E" j5 [* K' q2 w: V%
! w$ p6 T" d, J" v+ _9 e, R%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
& q4 d# P) ~: p1 j# Q0 a[p,n]=size(X);
for j=1:n
  W; [0 I( ]- o2 f3 o8 j    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
3 e0 t; ]6 i) w/ V, u# Oend
for i=1:p
    for j=1:n
# @0 t& e9 H9 Z- q0 R+ K        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
- S! C0 B; C& M" o$ s' g& a' d    end
8 \& ]4 C  u% g3 P) k+ Z& P5 V. xend
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);
: L+ N. E# ^) W/ J, gdisp('特征根(由小到大):');
3 Q8 |2 J, {% S5 P% v& y$ X( V/ Idisp(lambda);
disp('特征向量:');
# I; t' M6 K3 l8 x# l. Y5 Hdisp(T);
5 w4 f  R8 C! @6 e%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
( V' I7 ~. r% ]+ ~' i8 h& iend
for i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
% ^* a$ X9 h) \$ G7 z6 @end
- Z; d4 d# b% X" m) w! ydisp('方差贡献率:');
disp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
$ [8 _7 ^8 t. I; Bdisp(psai);
%综合评价....略

# \7 z- I  t+ a4 y4 u

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% q0 [' R2 J, h% p

miluhh

这个能出来成分矩阵吗
" j2 G- i* g/ l) K/ i6 Y

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
. i0 b% y+ ?- E0 P

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

1554053647

好好好或或或或或或或或或或或或或或好
7 j. k( t6 X# V3 b9 ^

Alantop1

感谢分享

2842487431

看一下，谢谢