matlab主成分分析

我理解您的问题，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据分析方法，可以从输入变量中发现数据的内在结构，并将变量转换为线性组合，以便对其进行简单分析和可视化。

相关问题

matlab 主成分分析法

MATLAB主成分分析法是一种常用的线性降维方法，它通过线性投影将高维数据映射到低维空间，并希望在投影的维度上保留最大的数据信息量（方差最大）。
以下是MATLAB代码的步骤：
1. 数据导入处理：将数据导入MATLAB，并将数据标准化处理，使得每个变量的均值为0，标准差为1。
2. 计算相关系数矩阵的特征值和特征向量：利用标准化后的数据计算相关系数矩阵，并使用函数eig计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。
3. 对特征值按降序排列：将特征值按降序排列，以便后续选择主成分。
4. 计算贡献率和累计贡献率：根据特征值计算每个主成分的贡献率和累计贡献率。
5. 选择主成分：根据设定的保留率T，选择满足累计贡献率要求的主成分数量。
6. 提取主成分对应的特征向量：根据选择的主成分数量，提取对应的特征向量。
7. 计算主成分的分：将标准化后的数据与主成分的特征向量相乘，得到每个样本在主成分上的得分。
8. 输出模型及结果报告：输出特征值、贡献率、累计贡献率、主成分的特征向量以及每个样本在主成分上的得分。
MATLAB主成分分析法可以帮助我们在处理多变量数据时进行简化，并且保留了较多原数据点的特性。通过主成分分析，我们可以进一步对数据进行分析、建模以及综合评价等后续工作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

matlab主成分分析excel

主成分分析（PCA）是一种常用的降维算法，通过将多个指标转换为少数几个主成分来简化数据。在Matlab中，可以使用以下步骤进行主成分分析：

1. 导入数据：使用xlsread函数将Excel或者提供的数据导入为矩阵A。

2. 数据标准化：计算每个特征的均值和标准差，然后将每个特征减去均值并除以标准差，得到标准化矩阵SA。

3. 计算协方差矩阵的特征值和特征向量：使用corrcoef函数计算标准化矩阵SA的协方差矩阵CM，然后使用eig函数计算协方差矩阵的特征值D和特征向量V。

4. 特征值排序：将特征值按降序排序，并计算贡献率和累积贡献率。

5. 选择主成分：设定信息保留率T，选择使得累积贡献率不小于T的主成分个数Com_num。

6. 获取主成分：选择前Com_num个特征向量对应的主成分作为模型结果。

以下是Matlab代码示例：

A = xlsread('D:/matlab_script/十家公司.xlsx','C2:L11');
a = size(A,1);
b = size(A,2);
for i = 1:b
    SA(:,i) = (A(:,i)-mean(A(:,i)))/std(A(:,i));
end
CM = corrcoef(SA);
[V,D] = eig(CM);
for j = 1:b
    DS(j,1) = D(b+1-j,b+1-j);
end
s = sum(DS(:,1));
for i = 1:b
    DS(i,2) = DS(i,1)/s;
    DS(i,3) = sum(DS(1:i,1))/s;
end
T = 0.9;
for k = 1:b
    if DS(k,3) >= T
        Com_num = k;
        break
    end
end
for j = 1:Com_num
    PV(:,j) = V(:,b+1-j);
end

disp('特征值及其贡献率、累计贡献率:');
disp(DS);
disp('信息保留率T对应的主成分与特征向量:');
disp([Com_num, PV]);