主成分分析(PCA)Matlab源码

建不了的模。

function main()
%*************主成份分析************
%
& I) I& L2 \  a; P+ j%see also
%
, N# Y9 E2 ]5 T. j! j, f%读入文件数据
" S4 N2 |6 S5 V8 R$ GX=load('data.txt');
3 {* H1 W3 w2 ~' f3 A( _# e2 _* x%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================
- j4 y8 j- y- C# z& r! q! K0 P8 |3 \%标准化处理
[p,n]=size(X);
for j=1:n
) W+ n$ V6 N, B3 s4 f    mju(j)=mean(X(:,j));
. w+ _5 \8 g+ o* ^. ?0 }    sigma(j)=sqrt(cov(X(:,j)));
end
/ e* L+ }- M. J0 B  Y, J+ f* Sfor i=1:p
    for j=1:n
        Y(i,j)=(X(i,j)-mju(j))/sigma(j);
    end
end
1 S1 Z( C& z& G9 `6 p/ fsigmaY=cov(Y);
8 L7 y2 u2 M! O/ o5 r, R! Y0 G+ @%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量
[T,lambda]=eig(sigmaY);
1 h% v; Z/ F5 }disp('特征根(由小到大):');
disp(lambda);
disp('特征向量:');
9 D- F5 i. ]4 N; O2 p% S8 Edisp(T);
$ y" B- e" ]- k' U5 e2 m% P; ?%方差贡献率;累计方差贡献率
Xsum=sum(sum(lambda,2),1);
+ [3 l4 w" b2 T9 r3 r7 ofor i=1:n
' [& ]- l# x; [* J3 N    fai(i)=lambda(i,i)/Xsum;
( {" d/ w2 Z  I' J/ ^end
7 ^1 z$ z( g& T0 v4 xfor i=1:n
    psai(i)= sum(sum(lambda(1:i,1:i),2),1)/Xsum;
3 V9 H$ ^6 @1 G% _6 `* hend
disp('方差贡献率:');
disp(fai);
% U4 O3 n) T& D. d$ y- `: ldisp('累计方差贡献率:');
disp(psai);
%综合评价....略
2 A0 f6 q0 G  v! I

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0 R5 K( ]3 H4 `" v2 }) y# y( ?

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