matlab 累计贡献率
时间: 2023-09-27 08:09:40 浏览: 100
在 MATLAB 中,计算累计贡献率通常是指对一个向量进行累加操作,并将每个元素除以累加和的总值。以下是一个示例代码,展示如何计算累计贡献率:
```matlab
% 创建一个向量
vector = [1, 2, 3, 4, 5];
% 计算向量的累加和
sum_vector = cumsum(vector);
% 计算累计贡献率
contribution_ratio = sum_vector / sum(vector);
```
在上面的代码中,`vector`是一个包含数值的向量。通过使用`cumsum`函数,我们可以获得`vector`的累加和,并将其存储在名为`sum_vector`的变量中。接下来,我们将`sum_vector`中的每个元素除以`vector`的总和,得到每个元素对应的累计贡献率,并将其存储在名为`contribution_ratio`的变量中。
希望这可以帮助到你!如果你有更多问题,请随时提问。
相关问题
matlab中累计方差贡献率
在MATLAB中,累计方差贡献率是指主成分分析(PCA)中每个主成分所解释的方差的累积比例。它用于评估主成分分析的效果和选择合适的主成分数量。
要计算累计方差贡献率,可以使用MATLAB中的pca函数。以下是一个示例代码:
```matlab
% 假设有一个数据矩阵X,每行代表一个样本,每列代表一个特征
% 进行主成分分析
[coeff, score, latent, ~, explained] = pca(X);
% 计算累计方差贡献率
cumulative_variance = cumsum(explained);
% 绘制累计方差贡献率曲线
plot(cumulative_variance);
xlabel('主成分数量');
ylabel('累计方差贡献率');
title('累计方差贡献率曲线');
```
在上述代码中,pca函数返回了主成分系数(coeff)、得分(score)、特征值(latent)、解释方差比例(explained)等信息。通过累积解释方差比例(explained)可以得到累计方差贡献率(cumulative_variance),并通过绘制曲线来观察主成分数量与累计方差贡献率之间的关系。
主成分分析matlab计算累计贡献率
主成分分析是一种常用的数据降维方法,可以将高维数据转化为低维数据,同时保留原始数据的主要信息。在MATLAB中,可以使用princomp函数进行主成分分析。计算累计贡献率的方法如下:
1. 计算相关系数矩阵;
2. 计算特征向量与特征值;
3. 用特征值计算方差贡献率和方差累计贡献率;
4. 取方差累计贡献率超过85%的前k个主成分,或者想降至特定的k维,直接取前k个主成分。
在MATLAB中,可以使用princomp函数计算主成分分析的结果,其中latent表示每个主成分的方差贡献率,可以通过sum(latent)计算总方差贡献率,通过cumsum(latent)/sum(latent)计算方差累计贡献率。
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