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matlab在主成分分析中的應用-wenkub

2022-09-01 09:56:23 本頁面

　

【正文】鄭州 4677 4255 287 60110 4336 768387 2525 135 338696 848武漢 91 211 2917 506 0859 79315 442604 6585 748 0551 314 766長沙 71 146 3673 098 1798 7065 718323 6603 461 244596 986廣州 41 600 73823 348 13922 00723 8541 761 49920 401 8113 047 594深圳 1299 66220 368 2958 7544 2741 847 9089 519 9001 890 338南寧 4720 4861 149 6915 1303 293149 7002 190 918371 809海口 444 815717 4615 3452 356115 1741 626 800198 138重慶3 74 168 7808 585 52552 44125 124898,9129 090 9691 606 804成都1 1 935 5905 894 28940 14019 632561 1897 479 6841 200 671貴陽 7362 0612 247 93415 7034 143197 9081 787 748419 681昆明 5793 3563 605 7295 60412 042524 2164 127 900842 321西安 4739 9053 665 94210 3119 766408 8965 863 980885 169蘭州 5259 4442 940 8841 8324 749169 5402 641 568550 890西寧 765 848711 3101 7461 46949 134855 051219 251銀川 9171 603661 2262 1061 19374 758814 103178 621烏魯木齊 478 5131 847 2412 6689 041254 8702 365 508517 622 cwprint(39。標準化結果如下：\n39。)vector=fscanf(fid,39。計算得分：\n39。csum=sum(sco,2)。主成分載荷：\n39。 end end %記下累積貢獻率大85%的特征值的序號放入newi中fprintf(39。newi=[]。,newy)rate=y/sum(y)。特征根排序：\n39。特征向量(vec)及特征值(val)：\n39。 endend %function result=cwfac(vector)。下面主要主要介紹利用Matlab的矩陣計算功能編程實現主成分分析。② 計算特征值與特征向量首先解特征方程，通常用雅可比法（Jacobi）求出特征值，并使其按大小順序排列，即；然后分別求出對應于特征值的特征向量。它提供了強大的科學運算、靈活的程序設計流程、高質量的圖形可視化與界面設計、與其他程序和語言的便捷接口的功能。16

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