读入excel中的数据,写一个主成分分析的C++代码

以下是一个简单的主成分分析的C++代码。假设我们有一个名为“data.xlsx”的Excel文件，其中包含我们要进行主成分分析的数据。我们将使用LibXL库来读取Excel文件，Eigen库来进行主成分分析。

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include "libxl.h"

using namespace Eigen;
using namespace libxl;

int main() {
    Book* book = xlCreateBook();
    if (book) {
        if (book->load("data.xlsx")) {
            Sheet* sheet = book->getSheet(0);
            if (sheet) {
                int rowCount = sheet->lastRow();
                int colCount = sheet->lastCol();
                MatrixXd data(rowCount, colCount);
                for (int i = 0; i < rowCount; i++) {
                    for (int j = 0; j < colCount; j++) {
                        data(i, j) = sheet->readNum(i + 1, j + 1);
                    }
                }

                // 执行主成分分析
                VectorXd mean = data.colwise().mean();
                data.rowwise() -= mean.transpose();
                MatrixXd cov = data.transpose() * data / (rowCount - 1);
                SelfAdjointEigenSolver<MatrixXd> eig(cov);
                MatrixXd eigenVectors = eig.eigenvectors();
                VectorXd eigenValues = eig.eigenvalues();

                // 输出结果
                std::cout << "Eigenvalues:" << std::endl;
                std::cout << eigenValues << std::endl;
                std::cout << "Eigenvectors:" << std::endl;
                std::cout << eigenVectors << std::endl;
            }
        }
        book->release();
    }

    return 0;
}

在这个代码中，我们首先使用LibXL库读取Excel文件中的数据，并将其存储在一个MatrixXd对象中。接下来，我们计算数据的平均值，将数据减去平均值，然后计算协方差矩阵。最后，我们使用Eigen库的SelfAdjointEigenSolver类执行主成分分析，并输出结果。

请注意，这只是一个简单的主成分分析代码示例。在实践中，您可能需要考虑更多的数据预处理和调整参数以获得更好的结果。