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分类可视化python代码

以下是用于近红外光谱的PCA分类可视化的Python代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('spectra.csv')

# 将类别列设置为目标变量
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values

# 标准化数据
sc = StandardScaler()
X_std = sc.fit_transform(X)

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_std)

# 将降维后的数据与目标变量合并
df = pd.DataFrame({'x': X_pca[:, 0], 'y': X_pca[:, 1], 'label': y})

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 绘制分类可视化图
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for label, color in zip(df['label'].unique(), colors):
    mask = df['label'] == label
    plt.scatter(df[mask]['x'], df[mask]['y'], c=color, label=label)
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会读取名为`spectra.csv`的数据集，对数据进行标准化和PCA降维，并将降维后的数据与目标变量合并。然后，它将数据集分为训练集和测试集，并绘制分类可视化图。在分类可视化图中，每个类别使用不同的颜色表示。