matlab pca 鸢尾花数据
时间: 2023-06-05 22:47:38 浏览: 472
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据降维方法,可以用于处理高维数据。鸢尾花数据集是一个经典的数据集,是R.A. Fisher在1936年提出的,它包含了三个不同种类的鸢尾花,每个种类采样50个样本,每个样本包含四个特征,即花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度。该数据集经常用作分类算法的样本数据集,而在这里,我们将使用PCA进行数据降维并可视化。
使用MATLAB进行PCA分析鸢尾花数据十分简单。我们可以从MATLAB自带的加载数据集函数开始。 在Matlab命令行窗口输入以下代码即可加载iris数据集:
```matlab
load fisheriris;
```
在加载数据集后,我们可以将其转换为矩阵,以将其输入到 PCA 函数中:
```matlab
X = meas;
```
PCA函数的语法是:[coeff, score, latent, tsquare] = pca(__inputdata__)
其中,输入数据是我们通过数据集的 meas 矩阵来实现的。coeff返回PCA变换的方向(贡献最大的特征向量),score给出的是原始数据在新坐标系上的投影,latent包含的是每个主成分的方差。此外,tsquare 包括数据点的 Hotelling T2 (用于检测异常值)。
实现代码(除去数据加载),如下所示:
```matlab
[coeff, score, latent, tsquare] = pca(X);
```
如果要将数据降为2维,则可以通过下面的代码将每个样本投影到前两个主成分上:
```matlab
Y = X * coeff(:,1:2);
```
现在,我们可以将投影后的鸢尾花数据可视化:
```matlab
gscatter(Y(:,1),Y(:,2),species);
xlabel('Principal Component 1');
ylabel('Principal Component 2');
```
上述代码将用散点图表示花萼和花瓣的长度和宽度,每种花的数据用颜色区分。 由图可见,三个类之间很好地分离,因此,可以将鸢尾花数据投影到PCA变换后的低维空间中,以便更容易进行分类或聚类分析。
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