主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
" b% N. X2 ^6 ]! Y- P+ Q1 Pload sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
2 s& E4 c( t" M, p! s5 [& fsj=zscore(sj);    %将数据标准化
r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
4 s+ A9 c4 d6 ^  g* ~* k[x,y,z]=pcacov(r);    %利用相关系数矩阵进行主成分分析，x的列为r的特征向量，即主成分的系数，y为r的特征值，z为各个主成分的贡献率
% e! Y& d/ Y& W  D- Q; mf=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1);    %构造与x同维数的元素为正负1的矩阵
, F- B2 \, @2 p0 ]x=x.*f;    %修改特征向量的正负号，每个特征向量乘以所有分量和的符号函数值
num=2;    %num为选取的主成分的个数
; d6 t7 K( L# R1 b1 v5 }6 Z# \6 s/ Jdf=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
tf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
, }; p' _5 Q4 O& {1 `[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
, i# e0 O- @) H: J* A6 B; Lstf=stf',ind=ind'
5 `5 j" y% w! H