用于近红外光谱的PCA可视化matlab代码

以下是用于近红外光谱的PCA可视化的 Matlab 代码：

%加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
labels = data.labels;

%标准化数据
X_norm = zscore(X);

%计算PCA
[coeff,score,latent] = pca(X_norm);

%可视化前两个主成分
scatter(score(:,1),score(:,2),[],labels,'filled')
xlabel('PC1')
ylabel('PC2')
title('PCA Visualization of NIR Spectra')
colorbar

其中，`data.mat` 包含了 N 行 M 列的数据矩阵 `X` 和 N 行 1 列的标签向量 `labels`，可以根据实际情况进行修改。此代码将数据进行标准化，然后计算前两个主成分，并用散点图进行可视化。每个数据点的颜色根据其标签进行分配。

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用于近红外光谱的PCA分类可视化matlab代码

以下是一个简单的使用PCA进行近红外光谱分类可视化的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = importdata('data.csv');
X = data(:, 1:end-1); % 数据矩阵
y = data(:, end); % 标签矩阵

% 标准化数据
X = zscore(X);

% 使用PCA进行数据降维
[coeff, score, ~, ~, explained] = pca(X);

% 计算累计方差贡献率
cumulative_explained = cumsum(explained);

% 取前两个主成分进行可视化
X_pca = score(:, 1:2);

% 绘制分类图
gscatter(X_pca(:,1), X_pca(:,2), y);
xlabel('PC1');
ylabel('PC2');
title('PCA Classification');

其中，`data.csv`是包含样本数据和标签的CSV文件，第一列到倒数第二列是特征数据，最后一列是分类标签。该代码首先将数据标准化，然后使用PCA进行降维，并计算累计方差贡献率。最后，将前两个主成分用于可视化，绘制分类图。

用于近红外光谱的PCA结合马氏距离剔除异常值的matlab代码

以下是用于近红外光谱的PCA结合马氏距离剔除异常值的matlab代码示例：

% 导入数据集
data = importdata('data.mat'); % 替换为你的数据集

% 数据预处理
data = zscore(data); % 标准化数据

% PCA降维
[coeff,score,latent] = pca(data); % 得到主成分系数、得分和方差贡献率
n_components = 10; % 选择前10个主成分
data_pca = data * coeff(:,1:n_components); % 降维后的数据

% 计算马氏距离
mu = mean(data_pca); % 计算数据均值
covariance = cov(data_pca); % 计算数据协方差矩阵
dist = mahal(data_pca,mu); % 计算每个样本的马氏距离

% 剔除异常值
threshold = 3; % 设置阈值为3
data_clean = data(dist < threshold,:); % 剔除马氏距离大于阈值的样本

% 结果可视化
figure;
subplot(1,2,1);
scatter3(data(:,1),data(:,2),data(:,3));
title('原始数据');
subplot(1,2,2);
scatter3(data_clean(:,1),data_clean(:,2),data_clean(:,3));
title('去除异常值后的数据');

注意：在上述示例中，我假设你的数据集已经被存储在名为 `data.mat` 的文件中，并且每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。如果你的数据集不同，请相应地修改代码。另外，这只是一个示例，你可能需要根据自己的需求进行修改和调整。