主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
) d4 a/ w8 y$ r% |%*************主成份分析************
%
) e/ E* K! ^" {# h4 ^%see also
%
%读入文件数据
8 \" E$ r/ O! ?/ z2 t/ K8 |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
[p,n]=size(X);
9 T, l$ H  O+ k+ q0 T4 R1 h! }for j=1:n
: B$ K& t+ B* j1 F" Z    mju(j)=mean(X(:,j));
( F. X) s9 g2 E1 T, u/ L    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
for i=1:p
1 v: M: S. w$ e    for j=1:n
# Z0 {% _; B4 g  J$ G( l- _/ M        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
) L: C  x# t' a0 ^9 G    end
; j' N( S# U/ a6 G9 l* g! M, `end
sigmaY=cov(Y);
%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
[T,lambda]=eig(sigmaY);
! F2 {! G6 k, i# V1 [1 kdisp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
1 d  d  d. O& s% tdisp('特征向量:');
disp(T);
7 j( }. R! E' R1 h2 F- D' T%方差贡献率;累计方差贡献率
/ Y% |1 B; {" J( S6 V& LXsum=sum(sum(lambda,2),1);
5 h3 r; [; m: Y# ufor i=1:n
    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
; f4 f6 v; G; U: a2 r$ uend
for i=1:n
% B4 _- r. A; `9 Z    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
2 E2 |; l8 ~) R5 ~- x% I( Tend
7 U7 J; n3 S9 y+ z' g* r' sdisp('方差贡献率:');
disp(fai);
: _2 }( Y  M! M8 `- k! Adisp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略

' i0 s. m7 Z7 A: d

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

  q7 T. [( i1 C# t  b

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》

赞一个！！！

dunang

好