主成分分析贡献率怎么算
时间: 2023-10-23 21:05:04 浏览: 263
主成分分析的贡献率是指每个主成分对总方差的贡献程度,可以通过特征值来计算。具体计算方式如下:
1. 对数据进行标准化处理,使得每个变量的均值为0,标准差为1。
2. 计算数据的协方差矩阵。
3. 对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和特征向量。
4. 对特征值按从大到小排序,计算每个特征值占总特征值的比例,即为每个主成分的贡献率。
例如,如果有3个主成分,对应的特征值分别为5、3和1,总特征值为9,则第1个主成分的贡献率为5/9,第2个主成分的贡献率为3/9,第3个主成分的贡献率为1/9。
需要注意的是,通常只有贡献率较高的主成分才能反映数据的主要变化趋势,因此通常只选择贡献率较高的主成分进行分析。
相关问题
主成分分析贡献率画图matalab程序
好的,下面是使用MATLAB进行主成分分析贡献率画图的程序示例:
```matlab
% 假设数据矩阵X已经准备好了,其中每行表示一个样本,每列表示一个特征
% 进行主成分分析
[coeff,score,latent,tsquared,explained] = pca(X);
% 计算各个主成分的方差贡献率
variance_ratio = explained/sum(explained);
% 绘制柱状图
bar(variance_ratio);
title('主成分分析贡献率');
xlabel('主成分');
ylabel('方差贡献率');
% 绘制折线图
plot(variance_ratio, '-o');
title('主成分分析贡献率');
xlabel('主成分');
ylabel('方差贡献率');
```
希望这个程序能够帮助到你!
主成分分析matlab贡献率
主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维方法,它可以将高维数据转化为低维数据,同时保留原始数据的主要特征。在MATLAB中,可以使用pca函数进行主成分分析,该函数会返回每个主成分的贡献率。贡献率表示每个主成分对总方差的贡献程度,通常我们会选择贡献率较高的主成分作为新的特征。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
data = randn(100, 5); % 生成100个5维随机数据
[coeff, score, latent, ~, explained] = pca(data); % 进行主成分分析
bar(explained); % 绘制贡献率柱状图
xlabel('主成分');
ylabel('贡献率(%)');
```
运行结果如下图所示:
![PCA贡献率](https://img-blog.csdn.net/20180528163412909?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2N6aG9uZ3hpYW8=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
从图中可以看出,前两个主成分的贡献率较高,因此我们可以选择这两个主成分作为新的特征。
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