PCA_iris_iris主成分分析_harbor5k1_pca_源码

clear tic %加载Matlab自带的鸢尾花(iris)数据集 load fisheriris; X=meas; %得到数据矩阵的行数和列数 m=size(X,1); n=size(X,2); %标准化处理:得到标准化后的矩阵SX for i=1:n SX(:,i)=(X(:,i)-mean(X(:,i)))/std(X(:,i)); end %计算系数矩阵:covX covX=corrcoef(SX); %计算covX的特征值和特征向量 [V,D]=eig(covX); %将特征值按降序排列 for j=1:n DS(j,1)=D(n+1-j,n+1-j); end %计算贡献率 for i=1:n DS(i,2)=DS(i,1)/sum(DS(:,1));%单个贡献率 DS(i,3)=sum(DS(1:i,1))/sum(DS(:,1));%累计贡献率 end %假定主成分的信息保留率 T=0.95; for k=1:n if DS(k,3)>=T com_num=k; break; end end %提取主成分的特征向量 for j=1:com_num PV(:,j)=V(:,n+1-j); end %计算主成分得分 new_score=SX*PV; for i=1:m total_score(i,1)=sum(new_score(i,:)); total_score(i,2)=i; end %将主成分得分与总分放到同一个矩阵中 result_report=[new_score,total_score]; %按总分降序排列 result_report=sortrows(result_report,com_num*(-1)-1); %输出结果 disp('特征值、贡献率、累计贡献率：') DS disp('信息保留率T对应的主成分数与特征向量：') com_num PV disp('主成分得分及排序,按总分进行降序排列，最后一列为编号') result_report toc %disp(['运行时间: ',num2str(toc)]);