主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
9 O5 K# }+ V+ r' \" q; O' Xload sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
: ~6 w/ j& Z2 {4 ?sj=zscore(sj);    %将数据标准化
, c2 S6 ]& W8 o. k/ k% ]* L7 lr=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
. p& w, m2 `& \: ]2 v0 s[x,y,z]=pcacov(r);    %利用相关系数矩阵进行主成分分析，x的列为r的特征向量，即主成分的系数，y为r的特征值，z为各个主成分的贡献率
. i$ [( z. g$ v/ B8 c* Gf=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1);    %构造与x同维数的元素为正负1的矩阵
x=x.*f;    %修改特征向量的正负号，每个特征向量乘以所有分量和的符号函数值
num=2;    %num为选取的主成分的个数
df=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
tf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
9 Q/ ]) N- E% u3 y5 P8 u5 n[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
stf=stf',ind=ind'
6 X+ T5 R. b3 `  z( K) ^