2.在 matlab 中提供了直接计算主成分的命令:
(1).princomp
功能:主成分分析
格式:PC=princomp(X)
[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(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 HotellingT2 统计量
(tsquare)。
(2).pcacov
功能:运用协方差矩阵进行主成分分析
格式:PC=pcacov(X)
[PC,latent,explained]=pcacov(X)
说明:[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵 X 进行主成分分析,返回主成分(PC)、
协方差矩阵 X 的特征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)。
(3).pcares
功能:主成分分析的残差
格式:residuals=pcares(X,ndim)
说明:pcares(X,ndim)返回保留 X 的 ndim 个主成分所获的残差。注意,ndim 是一个标量,必须
小于 X 的列数。而且,X 是数据矩阵,而不是协方差矩阵。
主成分分析方法(举例)(2008-04-26 21:41:50)
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3. 主成分分析方法应用实例
1) 实例 1: 流域系统的主成分分析(张超,1984)
表 3.5.1(点击显示该表)给出了某流域系统 57 个流域盆地的 9 项变量指标。其中,x1
代表流域盆地总高度(m),x2 代表流域盆地山口的海拔高度(m),x3 代表流域盆地
周长(m),x4 代表河道总长度(m),x5 代表河道总数,x6 代表平均分叉率,x7 代
表河谷最大坡度(度),x8 代表河源数,[x9 代表流域盆地面积(km2)。
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