matlab主成分分析代码
时间: 2023-06-28 16:15:52 浏览: 63
以下是一个简单的 MATLAB 主成分分析(PCA)示例代码:
```matlab
% 假设有一个数据矩阵 X,每一行代表一个观察值,每一列代表一个特征
% 将 X 中的每一列都减去其均值,以便数据的中心位于原点
X = X - repmat(mean(X), size(X,1), 1);
% 计算 X 的协方差矩阵
covariance_matrix = cov(X);
% 对协方差矩阵进行特征值分解
[eigenvectors, eigenvalues] = eig(covariance_matrix);
% 对特征值进行排序,并记录其下标
eigenvalues = diag(eigenvalues);
[~, indices] = sort(eigenvalues, 'descend');
% 选择前 k 个特征向量,这里假设我们选择前两个
k = 2;
selected_eigenvectors = eigenvectors(:, indices(1:k));
% 将数据投影到选择的特征向量上
transformed_data = X * selected_eigenvectors;
```
在这个例子中,我们首先将数据矩阵 X 的每一列都减去其均值,以便数据的中心位于原点。然后,我们计算 X 的协方差矩阵,并对其进行特征值分解。我们使用特征值的大小对特征向量进行排序,并选择前 k 个特征向量。最后,我们将数据投影到选择的特征向量上,以获得降维后的数据矩阵。
相关问题
Matlab主成分分析代码
以下是一个主成分分析的Matlab代码示例:
%导入数据
data = csvread('data.csv');
%数据标准化
data = zscore(data);
%计算协方差矩阵
covariance_matrix = cov(data);
%计算特征向量和特征值
[eigenvectors, eigenvalues] = eig(covariance_matrix);
%将特征值按大小排序
eigenvalues = diag(eigenvalues);
[~, indices] = sort(eigenvalues, 'descend');
eigenvalues = eigenvalues(indices);
eigenvectors = eigenvectors(:, indices);
%选择前k个特征向量
k = 2;
selected_eigenvectors = eigenvectors(:, 1:k);
%将数据投影到新的坐标系中
new_data = data * selected_eigenvectors;
%绘制散点图
scatter(new_data(:, 1), new_data(:, 2));
%添加标签
xlabel('Principal Component 1');
ylabel('Principal Component 2');
title('PCA');
matlab 主成分分析法代码
用lab实现主成分分析的代码有多种方法。以下是两种常用的方法:
方法一:
```
X = load('shuju.txt');
z = zscore(X); % 数据标准化
M = cov(z); % 协方差
[V, D = eig(M); % 求出协方差矩阵的特征向量、特征值
d = diag(D); % 取出特征值矩阵的对角线元素(即特征值)
eig1 = sort(d, 'descend'); % 将特征值按从大到小排列
v = fliplr(V); % 重新排列特征向量
S = 0;
i = 0;
while S/sum(eig1) < 0.85
i = i + 1;
S = S + eig1(i);
end
NEW = z * v(:, 1:i); % 输出产生的新坐标下的数据
W = 100 * eig1 / sum(eig1);
figure(1)
pareto(W); % 画出贡献率的直方图
```
方法二:
```
X = load('shuju.txt');
x = zscore(X); % 标准化
= princomp(x); % 利用princomp处理矩阵
t % 每一组数据在新坐标下到原点的距离
s = 0;
i = 1;
while s/sum(eig) < 0.85
s = s + eig(i);
i = i + 1;
end
NEW = x * coef(:, 1:i-1); % 输出新的数据
figure
pareto(eig/sum(eig)); % 输出贡献率直方图
```
以上两种方法都可以实现主成分分析算法,可以根据自己的需求选择使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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