主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
' P- Z6 L: Q! a1 n2 ~0 y. Jload sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
sj=zscore(sj);    %将数据标准化
. h' {& W8 R, U# U& zr=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
[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
f=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
1 }0 [# o0 {% E) bx=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
9 e. K2 B7 C9 b2 K4 o1 o0 a$ `# n2 s1 onum=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
5 d: u, Y' Y# k1 o+ X7 etf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
0 s$ C* u/ S# P; c6 @* D' ^5 `[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
stf=stf',ind=ind'
, i% K4 {0 }2 |  K$ c
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