主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
+ w! G* D# z/ J! E%see also
8 T/ b  q0 H" M* S6 b%
%读入文件数据
X=load('data.txt');
%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
%标准化处理
7 N, T- D. w; z2 X[p,n]=size(X);
$ m( t* s% O$ l+ @for j=1:n
5 T, [8 y0 ?8 D6 |3 i  L1 N) O    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
/ {' [0 K7 t! zend
for i=1:p
. j) Z  E6 h6 K1 K. w0 D    for j=1:n
( ]! E' M0 Z# J1 ~  Z3 I        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
. A* k1 r4 |0 y! j, D1 ?4 F    end
+ K  `  w$ D7 i! h: ~6 S8 |end
sigmaY=cov(Y);
2 B" a4 C" n, V, o%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
[T,lambda]=eig(sigmaY);
9 g; z5 k4 J0 g2 D  F1 |disp('特征根(由小到大):');
$ _9 l2 ]( n5 b  H1 ?6 ~disp(lambda);
disp('特征向量:');
" @7 k5 i( }; y  odisp(T);
5 O) T1 |& {% n1 H' Z$ S" v0 [%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
; E% Z9 z9 P* x& O- Afor i=1:n
$ I7 Y+ R: u& _( o' o    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
  @% w) V) Y; r2 Y8 O1 ^) p% z: xend
6 C( \# O& G* m. k( O( o9 nfor i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
& L! ~; L7 q$ Nend
5 J9 u7 \  }3 K, h( W/ r" ~disp('方差贡献率:');
' S4 V: x2 C% w1 Z2 J8 vdisp(fai);
! r. f- z$ J9 c! }0 G; Vdisp('累计方差贡献率:');
1 p$ f1 Y) n: u1 Gdisp(psai);
1 ~% A( F+ ?  Y8 j9 @%综合评价....略

9 v% ~4 D8 j: j$ [

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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