matlab主成分分析代码

最新推荐文章于 2025-05-09 20:37:52 发布

Laura_Wangzx

最新推荐文章于 2025-05-09 20:37:52 发布

阅读量1.4w

点赞数 16

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：数学建模与MATLAB 文章标签： matlab主成分分析代码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37486501/article/details/86672934

数学建模与MATLAB 专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍使用Matlab进行主成分分析的过程，包括数据标准化、计算相关系数矩阵、利用相关系数矩阵进行主成分分析，以及如何计算各主成分的得分和综合得分。通过具体代码示例，帮助读者深入理解主成分分析的实现细节。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

matlab主成分分析代码

function y=zhuchengfenfenxi()
clc,clear
gj=xlsread('RES2016-zhuchengfen.xlsx');%把原始数据保存在纯文本文件gj.txt中 
gj=zscore(gj); %数据标准化
r=corrcoef(gj); %计算相关系数矩阵
%下面利用相关系数矩阵进行主成分分析，x的列为r的特征向量，即主成分的系数 
[x,y,z]=pcacov(r) %y为r的特征值，z为各个主成分的贡献率 
f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1); %构造与x同维数的元素为±1的矩阵 
x=x.*f; %修改特征向量的正负号，每个特征向量乘以所有分量和的符号函数值 
num=6; %num为选取的主成分的个数
df=gj*x(:,1:num); %计算各个主成分的得分 
tf=df*z(1:num)/100; %计算综合得分 
[stf,ind]=sort(tf,'descend'); %把得分按照从高到低的次序排列 
stf=stf', ind=ind'