主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
3 C( r! M, `2 R# mload sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
& o! u! i' B4 I' hsj=zscore(sj);    %将数据标准化
r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
( {# T3 S& W  |  J7 v[x,y,z]=pcacov(r);    %利用相关系数矩阵进行主成分分析，x的列为r的特征向量，即主成分的系数，y为r的特征值，z为各个主成分的贡献率
0 c! z3 c$ s; h. Rf=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1);    %构造与x同维数的元素为正负1的矩阵
$ o/ A7 q/ M/ `x=x.*f;    %修改特征向量的正负号，每个特征向量乘以所有分量和的符号函数值
' Z4 `& c, z. M/ u4 }num=2;    %num为选取的主成分的个数
4 N1 O7 q5 q$ |( Cdf=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
; _* c4 ]- ]! I9 e6 }3 V, k( Rtf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
- ]% x! m! N. M; w6 [5 {[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
stf=stf',ind=ind'
/ j* x! ~2 J# _
7 m4 x/ C, F+ \+ i8 a