pca主成分分析求贡献率matlab代码
时间: 2023-07-01 15:27:55 浏览: 120
下面是使用 MATLAB 计算 PCA 主成分分析的贡献率的示例代码:
假设我们有一个数据矩阵 X,其中每行代表一个观测值,每列代表一个特征。我们要找到前 k 个主成分,并计算它们的贡献率。
```matlab
% 假设数据矩阵 X 已经定义好
% 对数据进行中心化,即每个特征减去其均值
X_centered = X - mean(X);
% 计算协方差矩阵
cov_matrix = cov(X_centered);
% 对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和特征向量
[eigenvectors, eigenvalues] = eig(cov_matrix);
% 将特征值和特征向量按照特征值大小排序
[~, indices] = sort(diag(eigenvalues), 'descend');
eigenvectors = eigenvectors(:, indices);
eigenvalues = eigenvalues(indices, indices);
% 选择前 k 个主成分,并计算它们的贡献率
k = 3;
variances = diag(eigenvalues);
total_variance = sum(variances);
contributions = variances(1:k) / total_variance;
cumulative_contributions = cumsum(contributions);
% 输出贡献率和累积贡献率
fprintf('主成分\t贡献率\t累积贡献率\n');
for i = 1:k
fprintf('%d\t%.2f\t%.2f\n', i, contributions(i), cumulative_contributions(i));
end
```
在上面的示例代码中,我们使用 `cov` 函数计算数据矩阵的协方差矩阵,并使用 `eig` 函数进行特征值分解。然后,我们按照特征值大小排序特征向量,并选择前 k 个主成分。最后,我们计算每个主成分的贡献率和累积贡献率,并输出结果。