主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
5 n9 m- \% W1 O0 }1 tload sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
sj=zscore(sj);    %将数据标准化
r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
. U3 Y4 I' j  m3 l0 c  S[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
" m! s' F/ G( J4 o9 C, e$ j& `6 Ef=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
  d& V) p( N/ f/ a5 _; @num=2;    %num为选取的主成分的个数
. ?' Z' }) l% U; m: l+ `+ hdf=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
4 e8 c) Z8 E5 W" \! M  Btf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
" W& s  d5 F8 p1 d6 [; W[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
stf=stf',ind=ind'
. C/ j9 p6 o6 g" E2 W; R