主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
' t4 |7 Y7 \  R% t%see also
0 }/ E/ ^. p6 B2 I& m%
%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
[p,n]=size(X);
for j=1:n
3 Z0 l8 D: j, T, d    mju(j)=mean(X(:,j));
- h! S8 M$ t; |5 x    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
/ Y) o# i+ `' ?for i=1:p
8 C6 U9 L$ m) u: E$ Y: {% A    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
8 ^, q; b0 v! d3 }* l# C7 @/ G# A  vend
sigmaY=cov(Y);
$ I; `$ {0 Z- d%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):');
disp(lambda);
disp('特征向量:');
3 m: E5 L# u. P/ K1 s% o- ydisp(T);
. E1 \5 b; ~* d%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
5 \2 A. y, J. p! C' R( A( lfor i=1:n
8 s# o' r! B% O% t+ Q: V+ ~    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
5 c$ b6 Q' h- q- D- c" X+ g: ]9 @end
4 H, [  ^/ U  v0 o3 h9 x& xfor i=1:n
4 l- n# U" j* X7 @' N# B0 y% Y5 n    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
end
5 p( L3 ]: N( z6 Kdisp('方差贡献率:');
- W7 |( J/ s2 z% L% V( P& |: ]' qdisp(fai);
2 i$ G+ {2 o$ _: i. gdisp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
) H  j( V2 ^6 e! w* O  ?8 z4 f%综合评价....略

3 t: h2 [4 n. u- k1 [

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. W, M& B" d1 J3 h2 X

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