PCA的MATLAB实现

最新推荐文章于 2025-06-29 12:20:31 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huguosheng/article/details/17144997
本文介绍了PCA在MATLAB中的两种实现方式：直接使用princomp函数和通过SVD分解。详细阐述了princomp函数的输入输出参数，并通过示例展示了如何进行数据的PCA变换和反变换过程。

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通常有两种方式 1. 直接调用PCA函数princomp 2. 使用SVD分解，调用eig

1. 直接调用PCA函数princomp

    princomp的输入是原始数据。princomp会自动进行中心化。

    [COEFF,SCORE,LATENT]=princomp(X)

    X： 原始输入数据 Rows of X correspond to observations, columns to variables.

    LATENT： 特征向量

    COEFF: PCA的映射矩阵，eigen vectors, 列是按主成分变量递减的顺序排列

    SCORE: 将输入data X映射到生成的PCA空间，得到的PCA coefficients

    得到特征向量后，可以进行映射

    （1）将数据从原始空间映射到PCA空间

             score=bsxfun（@minus，X，mean（X，1））*COEFF （X为测试集）

    （2）将PCA coeffeicients映射到原始数据空间

            x=

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