pca降维及数据可视化MATLAB绘图代码，及聚类分析

PCA降维及数据可视化MATLAB绘图代码：

% 导入数据
load fisheriris
X = meas;

% PCA降维
[coeff, score, latent] = pca(X);

% 可视化降维结果
figure
scatter3(score(:,1),score(:,2),score(:,3),25,'filled')
xlabel('PC1')
ylabel('PC2')
zlabel('PC3')

% 绘制贡献率图
figure
pareto(latent)

% 绘制主成分系数热力图
figure
imagesc(coeff)
colorbar
xlabel('PC')
ylabel('Feature')

聚类分析MATLAB代码：

% 导入数据
load fisheriris
X = meas;

% 层次聚类
Z = linkage(X,'ward','euclidean');
dendrogram(Z)

% K-Means聚类
[idx, C] = kmeans(X,3);
figure
gscatter(X(:,1),X(:,2),idx)
hold on
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3)
legend({'Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','Centroids'})

相关问题

pca降维及数据可视化

PCA（Principal Component Analysis）是一种常见的降维方法，它可以将高维数据降到较低维度，同时保留数据的主要信息。PCA将原始数据投影到新的坐标系中，新坐标系的基向量是原始数据的主成分，即方差最大的方向。通过保留较少的主成分，可以实现对数据的降维，减少数据的维度，同时保留数据的主要特征。

数据可视化是一种将数据转换成可视化图形的方法，以便更好地理解数据。数据可视化可以使用各种图表和图形，例如散点图，柱状图，线图等等。数据可视化有助于发现数据之间的关系，识别数据中的趋势和模式，并提供更好的洞察力和理解。

PCA降维和数据可视化可以结合使用，通过将数据降维到二维或三维空间，然后使用散点图或其他图表来可视化数据，可以更好地理解数据之间的关系和趋势。PCA降维和数据可视化是数据分析中常用的工具，可以在数据分析和机器学习中发挥重要作用。

PCA降维可视化 matlab

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的降维技术，用于将高维数据映射到低维空间中，同时保留数据的主要特征。PCA降维可视化是指通过PCA算法将高维数据降维到二维或三维空间，并将其可视化展示出来。

在Matlab中，可以使用以下步骤进行PCA降维可视化：

1. 导入数据：首先，将需要进行降维可视化的数据导入到Matlab中。

2. 数据预处理：对导入的数据进行必要的预处理，例如去除均值、归一化等操作。

3. 计算协方差矩阵：使用cov函数计算数据的协方差矩阵。

4. 计算特征值和特征向量：使用eig函数计算协方差矩阵的特征值和特征向量。

5. 选择主成分：根据特征值的大小选择主成分，即选择对应特征值较大的特征向量。

6. 降维：将原始数据投影到选定的主成分上，得到降维后的数据。

7. 可视化：使用plot函数或scatter函数将降维后的数据在二维或三维空间中进行可视化展示。