主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
# Z8 s7 d, M3 T+ ?%*************主成份分析************
% \* S- V; H, M3 {%
1 H8 ^% q- v0 Q2 H%see also
%
+ h4 |! g( M9 H$ Z. Z! E( A6 P%读入文件数据
X=load('data.txt');
, ~, H' W( m& g6 c, Z8 E%==========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
, g+ D5 v* S! E' T5 `# ?[p,n]=size(X);
for j=1:n
    mju(j)=mean(X(:,j));
    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
3 D) w! d5 X) P  T5 d6 Wend
* ~7 Y6 Q7 U* X( q: i" T$ o% ifor i=1:p
    for j=1:n
) \, y5 t& ^4 ?$ l& X1 M        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
/ J3 Z1 }; v. E" Tend
sigmaY=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);
disp('特征根(由小到大):');
  h! L( j5 A) @' @' u1 Ndisp(lambda);
disp('特征向量:');
- m, Y2 w( ^: b2 ^' Y. ~+ ]* Ydisp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
for i=1:n
0 @! y. ?. e- X; m- P* c    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
+ E9 g$ v3 Q7 P5 h5 y- Y/ }end
& u  V/ p7 Z! e6 |. s3 G1 m* C" Mfor i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
0 v* X& S6 p* ~1 Z6 r. edisp('方差贡献率:');
# {& P& t! M8 h$ Rdisp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
1 s7 @1 t% ^- ]+ sdisp(psai);
%综合评价....略
5 s3 B+ w* c: u% u' z
+ ^4 d. C# u4 R2 H$ r* Z( B: P1 W

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% u, z& |7 k# e4 D: w2 w& }

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