zhuchengfen.rar_主成分分析

xlsread('工作簿1'); [X,textdata]=xlsread('工作簿1'); XZ=zscore(X);%标准化变量 [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=pca(XZ);%进行主成分分析 %（2）princomp函数 % princomp函数用来根据样本观测值矩阵进行主成分分析，其调用格式如下： % <1>[COEFF，SCORE]=princomp（X） % 根据样本观测值矩阵X进行主成分分析。输入参数X是n行p列的矩阵，每一行对应一 % 个观测(样品)，每一列对应一个变量。输出参数COEFF是p个主成分析的系数矩阵， % 他是pxp的矩阵，它的第i列对应第i个主成分的系数向量。输出参数SCORE是 % n个样品的p个主成分得分矩阵，它是n行p列的矩阵，每一行对应一个观测， % 每一列对应一个主成分，第i行第j列元素表示第i个样品的第j个主成分得分， % SCORE与X是一 一对应的关系，是X在新坐标系中的数据，可以通过X*系数矩阵得到。 % <2>[COEFF,SCORE,latent]=princomp（X） % 返回样本协方差矩阵的特征值向量latent，它是由p个特征值构成的列向量，其中特征值按降序排列。 % <3>[COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp（X） % 返回一个包含n个元素的列向量tsquare，它的第i个元素的第i个观测对应的霍特林T^2统计量，表述了第i个观测与数据集(样本观测矩阵)的中心之间的距离，可用来寻找远离中心的极端数据。 % <4>[......]=princomp（X,‘econ’） % 通过设置参数‘econ’参数，使得当n<=p时，只返回latent中的前n-1个元素(去掉不必要的0元素)及COEFF和SCORE矩阵中相应的列。 explained = 100*latent/sum(latent);%计算贡献率 [m, n] = size(X);%求X的行数和列数 result1 = cell(n+1, 4);%定义一个n+1行、4列的元胞数组 %result1中第一行存放的数据 result1(1,:) = {'特征值', '差值', '贡献率', '累积贡献率'}; %result1中第1列的第2行到最后一行存放的数据(latent)特征值 result1(2:end,1) = num2cell(latent); %result1中第2列的第2行到倒数第2行存放的数据(latent的方差，特征值的方差) result1(2:end-1,2) = num2cell(-diff(latent)); %result1中第3列和第4列的第2行到最后一行分别存放主成分的贡献率和累积贡献率 result1(2:end,3:4) = num2cell([explained, cumsum(explained)]); % 为了直观，定义元胞数组result2，用来存放前2个(贡献大的成分)主成分表达式的系数数据 varname = extdata(3,2:end)';%提取变量名数据 result2 = cell(n+1, 3); %定义一个n+1行，3列的元胞数组 result2(1,:) = {'标准化变量', '特征向量t1', '特征向量t2'};%result2的第一行数据 result2(2:end, 1) = varname;%result2第1列 result2(2:end, 2:end) = num2cell(COEFF(:,1:2)) ;%存放前2个主成表达式的系数矩阵