主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
0 Y5 ^1 e  {4 g7 \9 P$ T%*************主成份分析************
5 J) q. ~' a. G+ |9 Q%
%see also
+ Y! u. K9 q. T: c%
%读入文件数据
% t7 b6 d$ F0 XX=load('data.txt');
4 A' U* P) m3 e; X+ h6 F%==========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);
! r) H" I* l" s/ }. Jfor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
) U+ [# V8 M8 D6 y! Zfor i=1:p
    for j=1:n
9 `( W  ^; `& D* s        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
5 S8 _+ P& K8 A5 }( T! i8 D0 F- j    end
) ]5 h& Q$ ~& wend
# V* p- C3 t4 @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);
disp('特征根(由小到大):');
+ i; [" x0 z; }5 w  zdisp(lambda);
. r3 z4 D& e" g, E( e- S$ ydisp('特征向量:');
% v4 C% v! J. _3 ~disp(T);
( t# Z- N) y* h5 d3 ^* A8 Z( N%方差贡献率;累计方差贡献率
" C4 o2 L1 W) ?2 O* y) }% j% c8 j, v) lXsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
) v1 s( T1 H% K! `) x8 Q1 v( w    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
+ P$ ~$ Z! X. C: ~$ G- L; F+ @end
for i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
# X6 @# H3 q' edisp('方差贡献率:');
4 ?' G7 |: \& U) a- Jdisp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略

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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