matlab 主成分分析法
时间: 2023-09-12 08:05:05 浏览: 136
matlab中的主成分分析方法
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MATLAB主成分分析法是一种常用的线性降维方法,它通过线性投影将高维数据映射到低维空间,并希望在投影的维度上保留最大的数据信息量(方差最大)。
以下是MATLAB代码的步骤:
1. 数据导入处理:将数据导入MATLAB,并将数据标准化处理,使得每个变量的均值为0,标准差为1。
2. 计算相关系数矩阵的特征值和特征向量:利用标准化后的数据计算相关系数矩阵,并使用函数eig计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。
3. 对特征值按降序排列:将特征值按降序排列,以便后续选择主成分。
4. 计算贡献率和累计贡献率:根据特征值计算每个主成分的贡献率和累计贡献率。
5. 选择主成分:根据设定的保留率T,选择满足累计贡献率要求的主成分数量。
6. 提取主成分对应的特征向量:根据选择的主成分数量,提取对应的特征向量。
7. 计算主成分的分:将标准化后的数据与主成分的特征向量相乘,得到每个样本在主成分上的得分。
8. 输出模型及结果报告:输出特征值、贡献率、累计贡献率、主成分的特征向量以及每个样本在主成分上的得分。
MATLAB主成分分析法可以帮助我们在处理多变量数据时进行简化,并且保留了较多原数据点的特性。通过主成分分析,我们可以进一步对数据进行分析、建模以及综合评价等后续工作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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