主成分分析法matlab实例

用DAO层的delete方法，删除数据库中的diary对象。最后弹出提示框，提示删除成功，并跳转到query.jsp页面。
- 当action不为上述任何一种情况时，弹出提示框，提示非法请求，并跳好的，下面是一个使用Matlab进行主成分分析的示例程序。

假设我们有一个数据矩阵X，其中包含了n个样本，每个样本有m个特征。我们想要对这些特征转到index.jsp页面。

3. DAO代码分析：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql进行主成分分析，将其降维到k维。

1. 数据准备

首先，我们需要准备好.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import javabean.diary数据。在这个示例中，我们使用Matlab自带的鸢尾花数据集。

load fisher;

public class DiaryDAO {
private static final String DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
private static final String URL = "jdbciris
X = meas;

2. 数据标准化

进行主成分分析之前，我们需要对数据进行:mysql://localhost:3306/diary";
   private static final String USERNAME = "root";
   private static final String PASSWORD = "标准化，使得每个特征具有相同的尺度。

X = zscore(X);
``root";

private Connection conn;
private PreparedStatement pstmt;
private ResultSet rs;

//添加日记信息
public boolean add`

3. 计算协方差矩阵

接下来，我们需要计算数据的协方差矩阵。

       boolean flag = false;
       try {
           Class.forName(DRIVER); //加载数据库驱动
          lab
C = cov(X);

4. 计算特征值和特征向量

使用Matlab的eig函数 conn = DriverManager.getConnection(URL, USERNAME, PASSWORD); //获取数据库连接
String sql = "insert into diary (type,time,detail可以计算出协方差矩阵的特征值和特征向量。

[V, D] = eig,stuname) values (?,?,?,?)";
           pstmt = conn.prepareStatement(sql); //创建PreparedStatement对象
           pstmt.setString(1, diary(C);

5. 选择主成分

根据特征值的大小，选择前k个主成分。

           pstmt.setString(2, diary.getTime());
           pstmt.setString(3, diarymatlab
k = 2;
W = V(:, end-k+1:end);

6. 降维

使用选择出的主成分对数据进行降维。

Y = X * W;

7. 可视化

我们.getDetail());
pstmt.setString(4, diary.getStuname());
int num = pstmt.executeUpdate(); //执行SQL语句
可以将降维后的数据可视化，以便更好地理解数据的结构。

scatter(Y if (num > 0) {
               flag = true;
           }
       } catch (ClassNotFoundException e) {
           e.printStackTrace();
      (:,1), Y(:,2))

以上就是一个简单的使用Matlab进行主成分分析的示例程序，希望可以帮助您。