Matlab编程实现主成分分析
11页1、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一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。1.1 主成分分析计算步骤 计算相关系数矩阵rrr11121prrrR=2122.2p1)rrrp1p2pp在(3.5.3)式中,ri.G,j=l,2,,p)为原变量的xi与xj之间的相关系数,其计算公式为rij工(x-x)(x-x)kiikjjk=1:丫(x-x),kik=12工(x-x)2厂kjjk=12)因为R是实对称矩阵(即riz=rz.),所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。ijji 计算特征值与特征向量首先解特征方程卜I-R|=0,通常用雅可比法(Jacobi)求出特征值九少二1,2,p),并使其按大小顺序排列,即九以,
2、X0;然后分别求12p出对应于特征值九.的特征向量e(i=1,2,p)。这里要求|e|=1,即才e2二1,其iiiijj=1中e表示向量e的第j个分量。iji 计算主成分贡献率及累计贡献率主成分z的贡献率为i(i=1,2,p)才九kk=1累计贡献率为工九k;k=1一(i=1,2,p)L九kk=1一般取累计贡献率达8595%的特征值九,九,,九所对应的第一、第12m二,,第m(mWp)个主成分。 计算主成分载荷其计算公式为l=p(z,x)=九e(i,j=1,2,,p)ijijiij得到各主成分的载荷以后,还可以按照(3.5.2)式进一步计算,得到各主成分的得分4)z11z21z12z22z1mz2mzn1zn2znm2. 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。2.1 程序结构Cwprint.m主函数Cwstd.mbJCwfac.mLJCwscore.mii2.2 函数作用Cwstd.m用总和标准化法标准化矩阵Cwfac.m计算相
3、关系数矩阵;计算特征值和特征向量;对主成分进行排序;计算各特征值贡献率;挑选主成分(累计贡献率大于85%),输出主成分个数;计算主成分载荷Cwscore.m计算各主成分得分、综合得分并排序Cwprint.m读入数据文件;调用以上三个函数并输出结果3. 源程序3.1cwstd.m%cwstd.m,用总和标准化法标准化矩阵functionstd=cwstd(vector)cwsum=sum(vector,1);%对列求和a,b=size(vector);%矩阵大小,a为行数,b为列数fori=1:aforj=1:bstd(i,j)=vector(i,j)/cwsum(j);endend3.2 cwfac.m%cwfac.mfunctionresult=cwfac(vector);fprintf(相关系数矩阵:n)std=CORRCOEF(vector)%计算相关系数矩阵fprintf(特征向量(vec)及特征值(val):n)vec,val=eig(std)%求特征值(val)及特征向量(vec)newval=diag(val);y,i=sort(newval);%对特征根进行排序,y为排
4、序结果,i为索引fprintf(特征根排序:n)forz=1:length(y)newy(z)=y(length(y)+1-z);endfprintf(%gn,newy)rate=y/sum(y);fprintf(n贡献率:n)newrate=newy/sum(newy)sumrate=0;newi=;fork=length(y):-1:1sumrate=sumrate+rate(k);newi(length(y)+1-k)=i(k);ifsumrate0.85break;endend%记下累积贡献率大85%的特征值的序号放入newi中fprintf(主成分数:gnn,length(newi);fprintf(主成分载荷:n)forp=1:length(newi)forq=1:length(y)result(q,p)=sqrt(newval(newi(p)*vec(q,newi(p);endend%计算载荷disp(result)3.3 cwscore.m%cwscore.m,计算得分functionscore=cwscore(vector1,vector2);sco=vector1*
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