主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
4 k0 J6 i! E  K+ p& B%
9 X5 N, c' T+ I& W6 w%see also
%
. e6 E- \) N# d; o# p0 v%读入文件数据
X=load('data.txt');
%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
%标准化处理
+ J# d" S7 O1 T4 B6 l[p,n]=size(X);
' b; A# Y: m- `& H! I, P8 i/ kfor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
( p  @  T4 G% s) o* W+ J+ @7 mend
for i=1:p
) e" m& U* N2 n+ L% g1 O    for j=1:n
& t' s2 [$ }" z  {        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
end
- R% d* j* K. @" \$ i% FsigmaY=cov(Y);
- S0 L1 ]$ Z, y%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
9 Y0 Z0 ~8 j2 c0 Y8 D8 g: `[T,lambda]=eig(sigmaY);
disp('特征根(由小到大):');
( ^7 F  k" m7 Z8 Sdisp(lambda);
! r7 z" v7 B; U4 j& ~6 q5 \- hdisp('特征向量:');
disp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
) v$ {" _; [+ }' g" h7 V9 eXsum=sum(sum(lambda,2),1);
7 w( B6 O# E4 P& d) R9 d! g, E  rfor i=1:n
6 W  Y2 J( e4 X' E6 |    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
for i=1:n
, N, v; {; X  @    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
# Z4 o# _3 Q) d5 I* Jend
disp('方差贡献率:');
# [$ a4 H4 i7 C% C$ g7 @0 A. wdisp(fai);
1 C# W5 h  C+ Odisp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
; |. j1 F0 `4 S% I+ S# i& p' `, X%综合评价....略
- Q$ E  }1 C4 k/ o

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" u" R: C5 Y% K3 Q0 I

harmony1993

很有用，收下了

reptile

谢谢楼主啦

MCR董事长

他干嘛不zscore

刘358812234

谢谢楼主啊！

空木葬花

非常感谢楼主！

数学中国user

我QQ空间里有一篇日志就是讲解这个的。能不能把它同步过来呀？

蓝色天空吧

好贴，人人求

《爱楠》

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dunang

好