02.dataset=xlsread(‘d:\1\11.xls’)
03.stdr=std(dataset);
04.
05.%求出各变量标准差
06.
07.[n,m]=size(dataset)
08.%定义矩阵的行列数
09.sddata=dataset./stdr(ones(n,1),:);
10.%将原始数据集体标准化
11.sddata %输出标准化数据
12.
13.[P,princ,eigenvalue,t2]=princomp(sddata);
14.%调用主成分分析数据
15.p3=P(:,1:3);
16.%提取前三个主成分系数
17.p3
18.%输出前三个主成分系数
19.sc=princ(:,1:3);
20.%提出前三个主成分得分值
21.sc
22.%输出前三个主成分得分值
23.eigenvalue
24.
25.%输出相关矩阵的各特征值
26.e=eigenvalue(1:3)’
27.%提取前三个特征根并转置
28.M=e(ones(m,1),:).^0.5;
29.%利用特征根构造变化矩阵
30.compmat=p3.*M
31.%求主成分载荷矩阵的前三列
32.per=100*eigenvalue/sum(eigenvalue);
33.%求出各个主成分的贡献率
34.per
35.
36.%求出各个主成分的贡献率
37.cumsum(per)
38.%求出各个主成分的累计贡献率
39.pareto(per)
40.%将贡献率绘成直方图
41.t2
42.%输出各省市与平均位置的距离
43.plot(eigenvalue,'r+')
44.
45.%绘制方差贡献散点图
46.hold on
47.
48.%保持图形
49.plot(eigenvalue,'g-');
50.%绘制方差贡献山麓图
51.hold off
52.%关闭图形
53.plot(princ(:,1),princ(:,2),'+');
54.%绘制2维分布散点图
55.gname,(rowname)
56.%标识个别散点所代表的省市名称
57.