主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
load sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
( ^8 U( E5 ]3 w& Xsj=zscore(sj);    %将数据标准化
r=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
% \8 I8 @) ^  x  \1 d, ef=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
* x4 G' o; L* _$ Dx=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
+ o4 b( l' J: Y8 i9 y& ^df=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
, W0 H% ~) ~4 ^3 Z! N: Vtf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
  n; }, a. T- G0 {6 E" @" P[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
stf=stf',ind=ind'

4 T, H2 k3 m: K+ M