主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
/ G( ?! F3 b/ [9 ?3 f9 v%*************主成份分析************
%
%see also
%
%读入文件数据
X=load('data.txt');
0 [2 V  D6 q5 Y+ ^" X$ p0 F- Q%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
9 `. ^0 ?1 N+ p" f1 A* Q%标准化处理
8 j# }2 f4 w1 `. \; X[p,n]=size(X);
2 U- J  A% P. A: t  Nfor j=1:n
3 u5 W7 i( o) A2 O    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
: e2 I9 [2 U2 s8 O) z; vend
for i=1:p
' ]0 N$ W+ V2 z1 C    for j=1:n
- T4 ^5 G4 T( {/ x5 r5 y" E( u5 ?0 u4 e        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
* r: n& k1 _5 M& A0 V. R    end
; C! Q: _  [3 n& hend
- s$ u; N- E- Q% ^  L5 R! l  A6 I: W. S( JsigmaY=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);
& E# L( t# R8 x% Edisp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
& S: w) i0 h9 T  Z- S( M+ edisp('特征向量:');
) m3 p" |( Q* D: e7 zdisp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
% h, \* S* v0 f( SXsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
& H" @0 h! C/ }. ?4 Y7 a) C* f$ S    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
end
3 o% ?; J. ?1 O  p2 g8 W& k; k1 qfor i=1:n
# h/ L6 G6 y, U    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
9 Q" R+ A7 D/ g* r+ ?6 g2 v0 Vend
disp('方差贡献率:');
6 |+ k: S& P9 r/ Bdisp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略

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3 H# R) U0 l5 n' E  x* Z

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