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[其他资源] matlab 里的主成分分析函数

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发表于 2009-8-19 11:10 |只看该作者 |正序浏览
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matlab 里的主成分分析函数
1.princomp
+ C% Z# J6 Z; W6 M( h1 Q
功能:主成分分析
+ x" @! m; r& n5 c* z4 W, R
格式:PC=princomp(X)
            [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
: X: |1 P" E8 a2 J- d0 n5 M; n6 Q
说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给出各主成分(PC)、所谓的Z-得分(SCORE)X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计量(tsquare)
2.pcacov
$ q+ d2 D" o: w1 l+ C2 T
功能:运用协方差矩阵进行主成分分析
5 C6 R: y3 _9 ^* y4 E
   
格式:PC=pcacov(X)
            [PC,latent,explained]=pcacov(X)% ^3 R9 F6 ]" r: `; r
   
说明:[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析,返回主成分(PC)、协方差矩阵X的特征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)
3.pcares
; ^9 u: H9 u% Q( Z+ H, t
功能:主成分分析的残差

" Y( [) K; }; \- _- X
格式:residuals=pcares(X,ndim)

) i* M; R& C. \0 z6 y1 A, M6 n# U
说明:pcares(X,ndim)返回保留Xndim个主成分所获的残差。注意,ndim是一个标量,必须小于X的列数。而且,X是数据矩阵,而不是协方差矩阵。
4.barttest

3 e7 i5 J/ o* S8 j
功能:主成分的巴特力特检验

% l- n1 H$ o* p* b# g
格式:ndim=barttest(X,alpha)
            [ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha)% _6 S6 H$ n5 \2 ^2 `
   
说明:巴特力特检验是一种等方差性检验。ndim=barttest(X,alpha)是在显著性水平alpha下,给出满足数据矩阵X的非随机变量的n维模型,ndim即模型维数,它由一系列假设检验所确定,ndim=1表明数据X对应于每个主成分的方差是相同的;ndim=2表明数据X对应于第二成分及其余成分的方差是相同的。
zan
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