卡方检验降维matlab代码
时间: 2023-07-16 21:10:50 浏览: 121
在MATLAB中进行卡方检验降维,可以使用 `chi2gof` 函数来计算卡方检验的 p 值,以及 `pca` 函数来进行主成分分析降维。下面是一个示例代码:
```matlab
% 读取数据
data = csvread('data.csv'); % 请替换为你的数据文件路径
% 将特征和目标变量分开
X = data(:, 1:end-1); % 特征
y = data(:, end); % 目标变量
% 计算卡方检验的 p 值
p_values = zeros(1, size(X, 2));
for i = 1:size(X, 2)
[~, p_values(i)] = chi2gof(X(:, i), 'Frequency', y);
end
% 选择 p 值小于阈值的特征
threshold = 0.05; % 阈值
selected_features = X(:, p_values < threshold);
% 进行主成分分析降维
[coeff, score, ~, ~, explained] = pca(selected_features);
% 输出降维后的特征和解释方差比例
disp('降维后的特征:');
disp(coeff);
disp('解释方差比例:');
disp(explained);
% 绘制累计解释方差比例曲线
explained_cumulative = cumsum(explained);
plot(1:length(explained_cumulative), explained_cumulative);
xlabel('主成分数量');
ylabel('累计解释方差比例');
title('累计解释方差比例曲线');
```
在上述代码中,我们首先读取数据文件,并将特征和目标变量分开。然后,使用 `chi2gof` 函数计算每个特征与目标变量之间的卡方检验 p 值。接下来,我们根据设定的阈值选择 p 值小于阈值的特征。
然后,我们使用 `pca` 函数进行主成分分析降维。通过输出 `coeff` 可以得到降维后的特征向量,而 `explained` 则表示每个主成分解释的方差比例。
最后,我们绘制了累计解释方差比例曲线,以便评估降维后保留的信息量。你可以根据需要对阈值和其他参数进行调整。
请注意,以上代码仅作为示例,实际使用时需要根据数据的特点和需求进行适当的调整和处理。