主成分分析PCA算法

Principal Components Analysis

这个协方差矩阵是一个nXn的,且是对称矩阵,就会有n个特征值λ和特征向量v,每个特征向量也是n维的。第一行特征向量v对应特征值λ1 。

**D(yk):**表示主成分yk的方差。方差越大,说明携带的信息越多。

表1 我国各地区普通高等教育发展状况数据

标准化后的数据,其协方差矩阵就是相关系数矩阵。

代码:

Matlab 复制代码
clc,clear
load gj.txt %把原始数据保存在纯文本gj.txt中
gj=zscore(gj);%数据标准化
r=corrcoef(gj);%计算相关系数矩阵(协方差矩阵)
%下面利用相关系数矩阵进行主成分分析,vec1的列为r的特征向量,即主成分的系数
[vec1,lamda,rate]=pcacov(r);%lamda为r的特征值,rate为各个主成分的贡献值
num=4;%num为选取的主成分的个数
df=gj*vec1(:,1:num);%计算前四个主成分的得分
tf=df*rate(1:num)/100;%计算综合得分
[std,ind]=sort(tf,'descend');%把得分按照从高到低的次序排序,std就是得分,ind是原来的标号
相关推荐
AI 嗯啦1 天前
机械学习---- PCA 降维深度解析
人工智能·pca·降维
Moshow郑锴2 天前
什么是主成分分析(PCA)和数据降维
人工智能·主成分分析·数据降维
点云登山者2 个月前
登山第二十四梯:无序点云平面快速分割——变种PCA
平面·pca·octree·平面检测·三维点云·无序点云·3σ统计原理
audyxiao0013 个月前
人工智能顶会ICLR 2025论文分享│PointOBB-v2:更简单、更快、更强的单点监督有向目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉·数据挖掘·主成分分析·单点监督
belldeep4 个月前
python:sklearn 主成分分析(PCA)
python·机器学习·sklearn·pca
CSJK-7 个月前
模式识别与机器学习 | 第九章 降维
人工智能·机器学习·pca
WangYan20228 个月前
空间异质性数据分析不再复杂:地理加权回归分析、主成分分析、判别分析、分位数回归分析、线性回归等
r语言·回归分析·主成分分析·地理加权回归·判别分析·空间异质性数据分析
我感觉。9 个月前
【机器学习chp4】特征工程
人工智能·机器学习·主成分分析·特征工程
正义的彬彬侠9 个月前
《PCA 原理推导》18-5线性变换生成的随机变量y_i和y_j的协方差 公式解析
人工智能·机器学习·pca·主成分分析
bryant_meng9 个月前
【python】OpenCV—findContours(4.4)
开发语言·python·opencv·pca·findcontours