集对分析法matlab代码

对分析（Factor Analysis）是一种常用的统计方法，用于探索多个变量之间的关系。在MATLAB中，可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的函数来进行因子分析。

以下是一段示例代码，演示如何使用MATLAB进行因子分析：

% 假设我们有一个包含5个变量的数据集X，每个变量有100个观测值
X = randn(100, 5);

% 使用pca函数进行主成分分析
[coeff, score, latent, ~, explained, ~] = pca(X);

% 根据解释的方差选择主成分数量
cumulative_explained = cumsum(explained);
num_factors = find(cumulative_explained >= 90, 1);

% 使用factoran函数进行因子分析
[loadings, ~, ~, ~, explained_factors] = factoran(X, num_factors);

% 输出结果
disp('主成分分析结果：');
disp(coeff(:, 1:num_factors));
disp('解释的方差比例：');
disp(explained(1:num_factors));
disp('因子分析结果：');
disp(loadings);
disp('解释的方差比例：');
disp(explained_factors);

在上述代码中，首先生成一个包含5个变量和100个观测值的随机数据集X。然后使用`pca`函数进行主成分分析，获取主成分的系数（coeff）和解释的方差比例（explained）。

接下来，根据解释的方差比例选择主成分的数量。在本例中，我们选择解释90%以上方差的主成分数量。

最后，使用`factoran`函数进行因子分析，获取因子载荷矩阵（loadings）和解释的方差比例（explained_factors）。

以上是一个简单的MATLAB代码示例，用于展示如何使用MATLAB进行因子分析。根据实际需求，你可以根据自己的数据集和分析目标进行相应的调整。