主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
3 p: D3 @4 t! d  jload sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
* b9 p# Q! i" y6 k' ^+ rsj=zscore(sj);    %将数据标准化
r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
; @8 g' S. U8 E2 Q5 g& A) a1 F[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
1 O3 O, d  n" o4 i0 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
- R% s3 E5 t( I6 w! j- tx=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
$ _3 m' P, ?2 d+ {: unum=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
6 [: N, K  ~; I+ l[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
& |# g  Z' {- q" c3 H+ {2 C0 Z7 q7 Wstf=stf',ind=ind'

- S6 f# ^5 Q* H' o: @# N# J& z- q