假如我想在MATLAB的pca函数中返回所有样本特征的
时间: 2024-05-09 15:14:21 浏览: 10
主成分得分,可以将输入参数设置为两个输出参数:
```matlab
[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X);
```
其中,`score` 是一个矩阵,每一行表示一个样本的主成分得分。如果你想要返回所有样本特征的主成分得分,可以使用以下代码:
```matlab
[coeff,score,~,~,~,mu] = pca(X);
feature_scores = score / coeff';
```
其中,`feature_scores` 是一个矩阵,每一行表示一个样本特征的主成分得分。注意,计算主成分得分需要使用原始数据减去均值并除以标准差,因此在计算 `feature_scores` 时,需要使用 `mu` 对每个特征进行中心化。
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matlab中pca函数的用法
在MATLAB中,PCA(Principal Component Analysis)函数用于执行主成分分析。成分分析是一种常用的降维技术,它可以将高维数据转换为低维数据,同时保留数据的主要特征。
MATLAB中的PCA函数使用如下:
[pca_coeff, pca_score, pca_latent, pca_tsquared, pca_explained] = pca(data)
其中,参数data是一个m×n的矩阵,表示m个样本的n个特征。函数返回的结果包括:
1. pca_coeff:主成分系数矩阵,大小为n×n。每一列代表一个主成分,按照重要性递减排列。
2. pca_score:得分矩阵,大小为m×n。每一行代表一个样本在主成分上的投影。
3. pca_latent:特征值向量,大小为n×1。表示每个主成分的方差。
4. pca_tsquared:样本的Hotelling's T^2统计量,大小为m×1。用于检测异常值。
5. pca_explained:解释方差百分比向量,大小为n×1。表示每个主成分解释的方差百分比。
matlab pca函数
MATLAB的PCA函数是`pca()`函数。该函数可以使用以下语法调用:
```
[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X)
[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X,'Name',Value)
```
其中,`X`是一个$n$行$p$列的矩阵,表示$n$个样本的$p$个特征值。可选的名称-值对参数包括:
- `'Centered'`:指定是否对数据进行中心化。默认为 true。
- `'Economy'`:指定是否计算经济型PCA。默认为 false。
- `'NumComponents'`:指定要计算的主成分数量。默认为 min(n-1,p)。
- `'VariableWeights'`:指定每个变量的权重。默认为等权重。
该函数返回以下输出参数:
- `coeff`:PCA的主成分系数矩阵。
- `score`:得分矩阵,表示每个样本在主成分上的投影。
- `latent`:每个主成分的方差。
- `tsquared`:每个样本的Hotelling's T-squared统计量。
- `explained`:每个主成分的方差解释百分比。
- `mu`:每个变量的均值向量,如果进行了中心化,则为零向量。
例如,以下代码将数据矩阵`X`进行PCA:
```
load fisheriris
X = meas;
[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X);
```
在这个例子中,`coeff`是一个$p$行$p$列的矩阵,其中$p$是特征数量。每行都表示一个主成分,每列都表示一个特征。`score`是一个$n$行$p$列的矩阵,其中$n$是样本数量。每行都表示一个样本在主成分上的得分,每列都表示一个主成分。`latent`是一个长度为$p$的向量,表示每个主成分的方差。`explained`是一个长度为$p$的向量,表示每个主成分的方差解释百分比。