matlab实现心力衰竭临床记录数据降维 12个临床输入特征: 1、年龄:患者的年龄(岁) 2、贫血:红细胞或血红蛋白减少(布尔型) 3、高血压:如果患者患有高血压(布尔值) 4、肌酸酐磷酸激酶:血液中肌酸酐磷酸激酶的水平(微克/升) 5、糖尿病:如果患者患有糖尿病(布尔值) 6、射血分数:每次收缩时离开心脏的血液百分比(百分比) 7、血小板:血液中的血小板(千血小板/毫升) 8、性别:女性或男性(二元) 9、血清肌酐:血液中的血清肌酐水平(mg/dL) 10、血清钠:血液中的血清钠水平(毫克当量/升) 11、吸烟:如果患者吸烟或不吸烟(布尔值) 12、时间:随访期(天) 输出特征： 13、[目标]死亡事件:如果患者在随访期间死亡(布尔值) 采用PCA对12维输入进行降维，维数分别降到11，10. 用LDA对上述数据进行降维，分别降到11,10维。求出降维特征值和投影矩阵。

首先，需要准备一个包含所有数据的矩阵X，其中每行为一个患者的12个特征。

然后，可以使用MATLAB中的PCA函数对数据进行主成分分析降维。以下是对12维输入进行降维到11维和10维的代码示例：

% 对12维输入进行PCA降维，降维到11维
[coeff11,score11,latent11] = pca(X,'NumComponents',11);

% 对12维输入进行PCA降维，降维到10维
[coeff10,score10,latent10] = pca(X,'NumComponents',10);

其中，coeff11和coeff10分别为降维后的投影矩阵，score11和score10分别为降维后的特征矩阵，latent11和latent10分别为对应的特征值。

接下来，可以使用MATLAB中的LDA函数对数据进行线性判别分析降维。以下是对数据进行降维到11维和10维的代码示例：

% 将数据分为两个类别，即死亡和非死亡
y = X(:,13);
X_lda = X(:,1:12);
idx1 = (y == 1);
idx2 = (y == 0);

% 对数据进行LDA降维，降维到11维
[coeff_lda11,score_lda11,latent_lda11] = fisher(X_lda,idx1,idx2,'NumComponents',11);

% 对数据进行LDA降维，降维到10维
[coeff_lda10,score_lda10,latent_lda10] = fisher(X_lda,idx1,idx2,'NumComponents',10);

其中，coeff_lda11和coeff_lda10分别为降维后的投影矩阵，score_lda11和score_lda10分别为降维后的特征矩阵，latent_lda11和latent_lda10分别为对应的特征值。注意，由于LDA需要将数据分为两个类别，因此需要将数据的13列作为分类标签y，然后将其从12列中分离出来，作为X_lda的输入。