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matlab在主成分分析中的應用(文件)

2025-08-22 09:56 上一頁面

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【正文】 7。Matlab 語言在各國高校與研究單位起著重大的作用。這里要求=1，即，其中表示向量的第j個分量。主函數子函數 ——用總和標準化法標準化矩陣——計算相關系數矩陣；計算特征值和特征向量；對主成分進行排序；計算各特征值貢獻率；挑選主成分（累計貢獻率大于85%），輸出主成分個數；計算主成分載荷——計算各主成分得分、綜合得分并排序——讀入數據文件；調用以上三個函數并輸出結果 %,用總和標準化法標準化矩陣function std=cwstd(vector)cwsum=sum(vector,1)。fprintf(39。)[vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec)newval=diag(val) 。)for z=1:length(y) newy(z)=y(length(y)+1z)。fprintf(39。for k=length(y):1:1 sumrate=sumrate+rate(k)。主成分數：%g\n\n39。)for p=1:length(newi) for q=1:length(y) result(q,p)=sqrt(newval(newi(p)))*vec(q,newi(p))。[newcsum,i]=sort(1*csum)。)score=[sco,csum,j] %得分矩陣：sco為各主成分得分；csum為綜合得分；j為排序結果 %function print=cwprint(filename,a,b)。%g39。)v1=cwstd(vector)result=cwfac(v1)。39。中國大陸35個大城市某年的10項社會經濟統計指標數據見下表。fprintf(39。r39。fprintf(39。sco=vector1*vector2。fprintf(39。 if sumrate break。)newrate=newy/sum(newy)sumrate=0。%g\n39。 %對特征根進行排序，y為排序結果，i為索引fprintf(39。)std=CORRCOEF(vector) %計算相關系數矩陣fprintf(39。 %矩陣大小,a為行數,b為列數for i=1:a for j=1:b std(i,j)= vector(i,j)/cwsum(j)。④ 計算主成分載荷其計算公式為（3）得到各主成分的載荷以后，還可以按照（）式進一步計算，得到各主成分的得分（4）在軟件Matlab中實現主成分分析可以采取兩種方式實現：一是通過編程來實現；二是直接調用Matlab種自帶程序實現。 ① 計算相關系數矩陣（1）在（）式中，rij（i，j=1，2，…，p）為原變量的xi與xj之間的相關系數，其計算公式為（2）因為R是實對稱矩陣（即rij=rji），所以只需計算上三角元素或下三角元素即可。它起源于矩陣運算，并已經發展成一種高度集成的計算機語言。 Matlab語言是當今國際上科學界 (尤其是自動控制領域) 最具影響力、也是最有活力的軟件。主成分分析是把原來多個變量劃為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法，從

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