利用Matlab编程实现主成分分析 .程序结构及函数作用在软件Matlab中实现主成分分析可以采取两种方式实现:一是通过编程来实现二是直接调用Matlab种自带程序实现下面主要主要介绍利用Matlab的矩阵计算功能编程实现主成分分析1程序结构Cwprint.m
dataset=[263.8621.611442.754680.266575268.7642.072182.617560.182597261.1961.597692.350370.182114248.7082.096092.852790.257724253.3651.694572.94920.189702268.4341.568192.781130.13252258.7412.146532.
主成分分析1.概述 Matlab语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力也是最有活力的软件它起源于矩阵运算并已经发展成一种高度集成的计算机语言它提供了强大的科学运算灵活的程序设计流程高质量的图形可视化与界面设计与其他程序和语言的便捷接口的功能Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法从数学角度
1.prip??? 功能:主成分分析??? 格式:PC=prip(X)????????????? [PCSCORElatenttsquare]=prip(X)??? 说明:[PCSCORElatenttsquare]=prip(X)对数据矩阵X进行主成分分析给出各主成分(PC)所谓的Z-得分(SCORE)X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的Hot
function [x_ZZZx_ZZXL]=PCA_Y(x) x输入数据m行n列m为样本数n为变量数 x_ZZZ为特征值从大到小排列 x_ZZXL为特征向量 对x进行标准化数据[mn]=size(x) 求矩阵x的行数m和列数nx1=zeros(mn)
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窗体顶端实验九 主成分分析的MATLAB编程实现? 窗体底端Created with an evaluation copy of Aspose.Words. To discover the full versions of our APIs please visit: :products.asposewords
§10.利用Matlab编程实现主成分分析1.概述 Matlab语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力也是最有活力的软件它起源于矩阵运算并已经发展成一种高度集成的计算机语言它提供了强大的科学运算灵活的程序设计流程高质量的图形可视化与界面设计与其他程序和语言的便捷接口的功能Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的
主成分分析类型:一种处理高维数据的方法降维思想:在实际问题的研究中往往会涉及众多有关的变量但是变量太多不但会增加计算的复杂性而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难一般说来虽然每个变量都提供了一定的信息但其重要性有所不同而在很多情况下变量间有一定的相关性从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠因而人们希望对这些变量加以改造用为数极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息
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