主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
%see also
: D/ g4 \( Q1 _%
%读入文件数据
! d3 I0 ~# R6 U0 K3 P  b  b1 K% ^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);
1 i4 T" G; n4 qfor j=1:n
/ B& h/ w9 h8 T, n! G1 p    mju(j)=mean(X(:,j));
+ X  O" E% d. p    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
, G2 L2 k% O1 ?4 K' xfor i=1:p
$ t, e$ c/ U" C    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
1 I8 r$ u) q: bend
) X+ f; S& h! o* P  _sigmaY=cov(Y);
) z/ l( ?; _: q, O4 b; H7 T# e: j- }%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
6 A! y$ T# M# i" C# |+ z" ^  q/ b* K[T,lambda]=eig(sigmaY);
disp('特征根(由小到大):');
) U; q3 R3 g  E. U1 P$ A9 Pdisp(lambda);
) A7 P) [6 y: Rdisp('特征向量:');
% ~3 O% F; N" u; Fdisp(T);
%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
) ]0 f% T& B/ ]& wfor i=1:n
    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
3 b3 M9 A- X, ]; |; ?, z9 vend
" t9 T( z$ }0 y" ?! Xfor i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
% s" o: B; d6 M  d9 U& Iend
. X0 T' T% E9 p+ y$ M: B; v" idisp('方差贡献率:');
disp(fai);
disp('累计方差贡献率:');
1 @2 l( O4 c' a, f& Xdisp(psai);
! R& u) z8 f+ k7 V6 [- V%综合评价....略
% n9 z7 w- ?0 d9 o% `
5 B; v2 F& _* c0 n& Q7 s# Z

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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