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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
; X, I0 W( B" L" R/ O
功能:主成分分析
3 g2 [: M5 o. q2 t1 j( O) v
格式:PC=princomp(X)
            [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
6 x1 Q2 X8 R( U+ L" s& s# F! i9 ^
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

) S9 f1 O9 Z" q1 y3 ?8 m& X" c
功能:运用协方差矩阵进行主成分分析
0 }4 _+ }4 n6 G% a0 ?
   
格式:PC=pcacov(X)
            [PC,latent,explained]=pcacov(X)7 ?. T9 p; ~: f- y
   
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

* g, M+ G7 d- S3 }6 J& n: f' Z! A
功能:主成分分析的残差

4 S9 F  W& f# s$ f' K- V
格式:residuals=pcares(X,ndim)
5 k! B* N6 r: H# q
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

( F9 l0 ^% T) B) E( q
功能:主成分的巴特力特检验

: ]& w+ `6 \% Y+ h
格式:ndim=barttest(X,alpha)
            [ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha)
, y- Q0 N+ N  B9 k" I! q   
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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