主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
& J, X; O4 Z+ W0 b1 I%*************主成份分析************
%
%see also
. C* w; s! ^7 m%
%读入文件数据
9 O2 D' Y$ I+ E' f+ [, UX=load('data.txt');
" N3 |+ P" m! P  ?5 Q" L%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
( j, r' \% m% s" _6 G%标准化处理
[p,n]=size(X);
; z- x$ ~2 N" ]4 c$ Cfor j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
+ K; C* ]7 h( B& _    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
- I9 v# H- Q& H2 C" k+ o9 ?. u% Yend
8 Y1 s* ]# t2 n: y6 v, ]  Jfor i=1:p
    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
5 u4 f1 \! _. z  R' P    end
: a, S2 F- I3 `end
sigmaY=cov(Y);
- ]5 s) k: h$ G0 T%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
( ?/ I* O1 c- H/ G9 [, ][T,lambda]=eig(sigmaY);
$ [7 h% E0 C; J* idisp('特征根(由小到大):');
7 O/ K8 |8 ^1 L9 Y/ ~disp(lambda);
disp('特征向量:');
disp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
3 C9 Q8 s$ N5 A* d9 n6 [2 [6 ?$ m5 pfor i=1:n
& U* {5 @# e: ]$ W- b) }    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
  Y' M  l$ \+ H* k' D# J, j3 ^9 Rend
for i=1:n
, r: ^0 f- r+ n- h    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
disp('方差贡献率:');
disp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
. v2 Q" p$ J6 L! y2 Rdisp(psai);
%综合评价....略
3 @( U+ D, Y, H! |. z& S

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* F5 p/ U; p( I0 d" e2 [9 n1 K

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