主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
  q- _3 c8 I1 |1 dload sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
" p0 ^6 \6 v8 ]5 k' }sj=zscore(sj);    %将数据标准化
/ O+ e7 Z) J# U( E. lr=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
[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
f=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
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
num=2;    %num为选取的主成分的个数
df=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
! ~4 A! O1 z1 t$ e/ A, m( Ytf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
* p- _( t8 z$ T2 A" p[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
' S) d8 `8 U- F3 t* w& }stf=stf',ind=ind'