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matlab主成分分析法(文件)

2025-08-23 01:20 上一頁面

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【正文】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。167。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（，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（，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、

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