MATLAB数组降维

MATLAB的数组降维是指将高维数组转换为低维数组的过程。在MATLAB中，可以使用主成分分析(PCA)来实现数组的降维。主成分分析是一种常用的降维技术，它通过将原始数据投影到新的特征空间上，使得投影后的数据尽可能保留原始数据的信息。

在MATLAB中，可以使用pca函数来进行主成分分析和数组降维。函数的语法如下：
[coeff, score] = pca(data)

其中，data是原始数据，coeff是主成分分量，也就是样本协方差矩阵的特征向量，score是主成分，即数据在低维空间的投影，也就是降维后的数据。降维后的数据的维度与原始数据的维度一致。如果想要将数据降到k维，只需选取score的前k列即可。

下面是一个示例代码，演示了如何在MATLAB中使用PCA进行数组降维：

% 加载数据集
load('DataSet_UCIwine');

% PCA降维
 = pca(data);

% 降维后的数据
res = score(:, 1:k); % k是要降到的维度

% 可视化降维后的数据
figure;
scatter3(res(:, 1), res(:, 2), res(:, 3));
xlabel('dim-1');
ylabel('dim-2');
zlabel('dim-3');
title('降维后的数据分布');

在这个示例中，首先加载了一个数据集，然后使用pca函数对数据进行降维，将降维后的数据保存在变量score中。然后，我们选取score的前三列，将这三列作为降维后的数据进行可视化展示，使用scatter3函数在三维空间中绘制散点图。

通过这样的步骤，我们可以实现MATLAB数组的降维，并可视化降维后的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB 数组的又浅入深探索 ：从基础到高级应用](https://download.csdn.net/download/weixin_41784475/88226824)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【20211208】【Matlab】使用Matlab中的pca函数实现数据降维，并将数据可视化](https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/121801717)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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