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[其他资源] matlab 里的主成分分析函数

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发表于 2009-8-19 11:10 |只看该作者 |倒序浏览
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matlab 里的主成分分析函数
1.princomp

. D9 Y+ V5 M- n" ^6 g: M6 {
功能:主成分分析
2 m  k# E- R  A  f
格式:PC=princomp(X)
            [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)

8 O8 F- K+ D  j. `* I& I; }
说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给出各主成分(PC)、所谓的Z-得分(SCORE)X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计量(tsquare)
2.pcacov
4 {" d0 M& \6 }' w7 S% q. c1 u& I: N
功能:运用协方差矩阵进行主成分分析

' x6 ?: V* C! Z0 @% [  Y0 C$ ?   
格式:PC=pcacov(X)
            [PC,latent,explained]=pcacov(X)
# g5 S" w6 X8 N+ k* I   
说明:[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析,返回主成分(PC)、协方差矩阵X的特征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)
3.pcares
6 {) K$ e  W/ v; O
功能:主成分分析的残差
5 `8 f$ a" q8 O8 _' z7 D1 t6 z1 o
格式:residuals=pcares(X,ndim)

- Z6 `, d7 ^8 b6 G. K- V
说明:pcares(X,ndim)返回保留Xndim个主成分所获的残差。注意,ndim是一个标量,必须小于X的列数。而且,X是数据矩阵,而不是协方差矩阵。
4.barttest
8 |/ h* S5 p/ B7 _5 |) O
功能:主成分的巴特力特检验

+ m- W7 G/ @8 a  K( S
格式:ndim=barttest(X,alpha)
            [ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha), x" ^) J( P+ p* ~% i0 K7 W
   
说明:巴特力特检验是一种等方差性检验。ndim=barttest(X,alpha)是在显著性水平alpha下,给出满足数据矩阵X的非随机变量的n维模型,ndim即模型维数,它由一系列假设检验所确定,ndim=1表明数据X对应于每个主成分的方差是相同的;ndim=2表明数据X对应于第二成分及其余成分的方差是相同的。
zan
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