java实现主成分分析计算权重

可以使用Java中的PCA库来实现主成分分析计算权重，例如使用Apache Commons Math库中的PCA类。以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition;
import org.apache.commons.math3.stat.correlation.Covariance;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
double[][] data = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};
RealMatrix matrix = MatrixUtils.createRealMatrix(data);
Covariance covariance = new Covariance(matrix);
RealMatrix covarianceMatrix = covariance.getCovarianceMatrix();
EigenDecomposition eigen = new EigenDecomposition(covarianceMatrix);
RealMatrix eigenVectors = eigen.getV();
RealMatrix weights = eigenVectors.transpose();
System.out.println(weights);
}
}

这个示例代码使用了Apache Commons Math库中的Covariance类来计算协方差矩阵，然后使用EigenDecomposition类来计算特征向量，最后通过转置得到权重矩阵。