MATLAB学习笔记 - 手动执行主成分分析(PCA)

本文介绍了如何使用MATLAB手动执行主成分分析(PCA),包括数据准备、标准化、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量、选择主成分以及数据转换。PCA有助于数据降维和提取主要特征,适用于数据分析、可视化和提升机器学习算法性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的无监督学习方法,用于降低数据维度和发现数据中的主要特征。本篇文章将介绍如何使用MATLAB手动执行PCA,并提供相应的源代码。

PCA的目标是将原始数据映射到一个新的特征空间,使得在新的特征空间中,数据的方差最大化。这样做的好处是可以减少数据的维度,并且保留最重要的信息。以下是手动执行PCA的步骤:

步骤1:准备数据
首先,我们需要准备一个数据集。假设我们有一个包含m个样本和n个特征的矩阵X。每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。

步骤2:数据标准化
在应用PCA之前,需要对数据进行标准化,以确保每个特征具有相同的重要性。我们可以使用MATLAB中的zscore函数对数据进行标准化。

X_standardized = zscore(X);

步骤3:计算协方差矩阵
协方差矩阵描述了数据中各个特征之间的线性关系。我们可以使用MATLAB中的cov函数计算协方差矩阵。

covariance_matrix 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值