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[代码资源] 主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

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    发表于 2020-2-20 13:47 |只看该作者 |正序浏览
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    clc,clear; c. r( M; O  g% u
    load sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中) k* j. I: W: s" t2 H9 p
    sj=zscore(sj);    %将数据标准化
    / _5 a8 D& M- Jr=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵+ E  K$ k$ q% A" N
    [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: w# B. f# k* m( R8 T
    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  s/ H4 E0 o, R+ h0 M8 i
    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
    % {6 }' G5 f; F! q9 ]num=2;    %num为选取的主成分的个数
    9 J* C$ C* Q, G: Idf=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分8 W% r% E+ y4 w$ A9 ]
    tf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分0 m; r$ p4 d* H. D4 N- g0 Y/ q
    [stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列/ Q5 e! f  l8 K- e+ n+ j
    stf=stf',ind=ind'& }! U) |& Z- a2 n# h0 [& d
    ; B1 Q+ m7 v* E, n9 ^' _, Z
    zan
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