PCA特征提取与K均值聚类Matlab实战代码详解

本篇文章主要介绍了如何在MATLAB中结合PCA（主成分分析）和K均值聚类算法对数据进行预处理和分析。首先，通过`loadkddcup10per.txt`导入数据集，并对其进行PCA降维。PCA是一个重要的数据分析工具，用于减少数据的维度，同时保留最重要的特征信息。`[pcs, newdata, variances, t2] = princomp(kddcip10per);`这行代码执行了PCA变换，`percent_explained`变量计算了每个主成分解释的方差比例，这有助于理解各个主成分的重要性。 接下来，文章展示了如何使用Pareto图来可视化主成分解释的方差占比，这有助于选择保留的关键主成分数量。`pareto(percent_explained)`函数用于创建图形，展示各主成分贡献的累计百分比。此外，还有一张二维散点图，即PC1-PC2的散点图，`subplot(3,3,2)`部分，其中每个点表示原始数据的一个样本，通过'line'函数标记为点并区分不同聚类。 对于K均值聚类，用户被提示输入想要的聚类数量`n`和希望保留的主成分数量`m`。`[center, U, objFcn] = fcm(newdata(:,1:m), n);`这一部分应用了Fuzzy C-Means（FCM）算法，对经过PCA处理后的数据进行聚类。`fcm`函数返回聚类中心`center`、隶属度矩阵`U`和目标函数值`objFcn`。`maxU`用于找到最大隶属度，从而确定每个样本所属的簇。最后，文章绘制了聚类结果的散点图，用不同颜色和标记区分各个簇，以及簇中心的位置。 在代码末尾，`[row1, col1] = size`这部分可能是一个语法错误，正确的写法应该是`[row1, col1] = size(newdata);`，用于获取新数据的行数和列数，以便于后续分析或可视化。 总结起来，这篇文章通过实际代码展示了如何在MATLAB中利用PCA对KDDCup10数据集进行降维，并通过K均值聚类进行样本分类，帮助读者理解特征提取和聚类方法在实际数据分析中的应用。