PCA三个特征融合及得分图matlab代码
时间: 2023-07-29 16:09:27 浏览: 32
以下是使用PCA三个特征融合方法并绘制得分图的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取数据
data1 = load('data1.txt');
data2 = load('data2.txt');
data3 = load('data3.txt');
% 数据标准化
data1 = zscore(data1);
data2 = zscore(data2);
data3 = zscore(data3);
% 计算协方差矩阵
cov1 = cov(data1);
cov2 = cov(data2);
cov3 = cov(data3);
% 计算特征值和特征向量
[eigvec1, eigval1] = eig(cov1);
[eigvec2, eigval2] = eig(cov2);
[eigvec3, eigval3] = eig(cov3);
% 选择主成分
n_components = 2;
eigvec1 = eigvec1(:, end-n_components+1:end);
eigvec2 = eigvec2(:, end-n_components+1:end);
eigvec3 = eigvec3(:, end-n_components+1:end);
% 计算得分
score1 = data1 * eigvec1;
score2 = data2 * eigvec2;
score3 = data3 * eigvec3;
% 将得分矩阵按行合并
scores = [score1, score2, score3];
% 计算新的协方差矩阵
cov_scores = cov(scores);
% 计算特征值和特征向量
[eigvec_scores, eigval_scores] = eig(cov_scores);
% 选择主成分
eigvec_scores = eigvec_scores(:, end-n_components+1:end);
% 计算最终得分
final_score = scores * eigvec_scores;
% 绘制得分图
scatter(final_score(:, 1), final_score(:, 2))
```
以上代码演示了如何使用PCA三个特征融合方法将三个数据集合并,并将合并后的数据集投影到新的主成分空间中,最终绘制出得分图。需要注意的是,这里将三个得分矩阵按列合并,而不是按行合并。