主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
load sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
1 s6 s) P$ X0 q1 s5 [: Msj=zscore(sj);    %将数据标准化
0 o$ \5 T; t' J3 P+ [: c1 {r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
0 l: L- ^4 l& b  E8 U" p[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
! M9 a7 Y# ~% D9 Af=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
1 o1 v1 t2 s0 c, c# O5 y* fx=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
5 l; H0 T% _3 I& _. Edf=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
[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
* h( d6 I5 U8 ustf=stf',ind=ind'
4 R2 G9 t$ y8 l' r, B2 l
: k5 [% m8 v9 I* H! j/ C