数学建模之主成分分析（matlab算法）

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本文介绍了一种有效的数据降维方法——主成分分析（PCA），详细解释了如何通过PCA将多变量数据转换为少量无关的综合变量，从而简化数据集。文章还提供了MATLAB实现PCA的具体步骤，包括数据标准化、计算相关系数矩阵、进行主成分分析等。

主成分分析是一种降维算法,它能将多个指标转换为少数几个主成分,这些主成分是原始变量的线性组合,且彼此之间互不相关,其能反映出原始数据的大部分信息.

一般来说,当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时,我们可以考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化.

把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法：主成分分析（principal component analysis）

主成分分析

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主成分分析（PCA）作为数据降维和可视化的重要工具，在数学建模中具有广泛应用。书中对PCA的原理进行了深入剖析，并提供了详细的MATLAB实现代码。这对于理解和分析多维数据集尤其重要，因为它可以帮助我们识别数据中...
主成分分析——MATLAB实现
04-06
主成份分析（PCA）中关于协方差矩阵实现的两种方法MATLAB代码详解
主成分分析法（PCA）——降维
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02-09 8583
简介 主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几 个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间 互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。一般来说， 当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时， 我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化。 步骤 样本标准化 计算标准化样本协方差矩阵 计算R的特征值和特征向量 得出主成分贡献率和累计贡献率 利用得分矩阵算出主成分 解释主成分含义 误区 对于主成分分析降维以后，一般可以很好地用于聚类和回归，但是不能用于评价模型 建议 sp
matlab 主成分分析
zhanghanqmx的博客
08-13 631
主成分分析 %主成分分析法 clc,clear; gj=load('data.txt'); gj=zscore(gj);%数据标准化 r=corrcoef(gj);%计算相关系数矩阵 [x,y,z]=pcacov(r)%y为r的特征值，z为各个成分的贡献率 f=sign(sum(x));%构造元素为+-1的行向量 x=x.*f;%修改特征向量的正负号 num=3;%num为选取的主成分个数 df=gj*x(:,[1:num]);%计算各主成分的得分 tf=df*z(1:num)/100;%计算综合得分 [s
主成分分析的matlab程序
03-18
这是一个主成分分析的matlab程序，自己编的，附中文说明，绝对能用，已经用SAS系统分析数据验证过。输入矩阵有要求，如果不对则转置一下。数据需提前标准化。
主成分分析matlab程序
10-08
文件包括对主成分分析法的原理介绍，程序代码，以及实例分析，很详尽。
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数学建模matlab主成分分析法资料合集.rar
08-14
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美赛数学建模算法-使用Matlab实现多元分析MultivariteAnalysis-包括聚类分析+主成分分析-国赛-题解
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05-22
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MATLAB做主成分分析(PCA)
w18478272407的博客
12-16 1538
第一次见识PCA，我的认识是，尽量用更少的维度来描述数据，以达到理想(虽不是最好，但是''性价比''最高)的效果。还有，运行到最后会播放一段振奋人心的歌曲哈！
主成分分析法MATLAB实现
11-08
用简单易懂的方法讲解了主成分分析的原理，并给出了MATLAB实现程序
主成分分析法matlab实现程序
12-07
这个程序代码很可靠哦，可以直接用matlab实现操作
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08-10
关于主成分分析，内含数据源，代码。且matlab代码解释非常详细，结果易懂
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数学建模之主成分分析matlab
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08-18 1925
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dele
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