目录
[10.1 因子分析](#10.1 因子分析)
[10.2 主成分分析](#10.2 主成分分析)
[10.3 典型相关分析](#10.3 典型相关分析)
[10.4 判别分析](#10.4 判别分析)
[10.5 对应分析](#10.5 对应分析)
[10.6 多维尺度法](#10.6 多维尺度法)
[习题 10](#习题 10)
多元分析是用于分析和解释多个变量之间关系的一组统计技术。在许多实际应用中，如市场营销、医学研究和社会科学中，变量往往不是独立的，多个变量之间可能存在复杂的相互作用。多元分析方法通过统计建模，揭示数据中隐藏的结构和规律。本章将介绍多元分析的基本概念，常用的方法包括因子分析、主成分分析、典型相关分析等，以及它们在Matlab中的应用。
10.1 因子分析
因子分析是一种数据降维技术，用于寻找观测变量背后潜在的、不可直接观测的因子。通过将多个高度相关的变量归结为少量公共因子，因子分析可以有效简化数据的复杂性。
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因子载荷矩阵：因子分析的结果之一，表示每个观测变量与潜在因子的关系强度。
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旋转方法：因子分析常使用旋转（如正交旋转、斜交旋转）来使因子更具解释性。
Matlab代码示例：因子分析
Matlab
% 生成随机数据矩阵
rng(0);
X = randn(100, 5);
% 使用factoran进行因子分析，提取两个因子
[Loadings, Psi] = factoran(X, 2);
% 输出因子载荷矩阵
disp('因子载荷矩阵：');
disp(Loadings);在上述代码中，我们使用factoran函数对数据进行了因子分析，并提取了两个因子，输出因子载荷矩阵。
10.2 主成分分析
主成分分析（PCA）是一种最常用的数据降维方法，通过找到一组互相正交的主成分来解释数据中的主要变化。PCA可以用于简化数据、消除多重共线性、可视化高维数据。
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特征值分解：PCA通过对数据协方差矩阵进行特征值分解来获得主成分。
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方差解释率：每个主成分解释的方差占总体方差的比例，可以用于选择适当数量的主成分。
Matlab代码示例：主成分分析
Matlab
% 生成随机数据矩阵
X = randn(100, 5);
% 使用pca函数进行主成分分析
[coeff, score, latent, tsquared, explained] = pca(X);
% 输出前两主成分的方差解释率
disp('前两主成分的方差解释率：');
disp(explained(1:2));在上述代码中，使用pca函数对数据进行了主成分分析，并输出了前两个主成分的方差解释率。
10.3 典型相关分析
典型相关分析（CCA）是一种用于分析两组变量之间相关性的多元统计方法。它寻找线性组合，使得两组变量之间的相关性最大化。
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典型变量：在CCA中，两组变量各自的线性组合被称为典型变量。
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典型相关系数：表示两个典型变量之间的相关性，用于衡量两组变量之间的关联强度。
Matlab代码示例：典型相关分析
Matlab
% 生成两组随机数据矩阵
X = randn(100, 3);
Y = randn(100, 2);
% 使用canoncorr进行典型相关分析
[A, B, r] = canoncorr(X, Y);
% 输出典型相关系数
disp('典型相关系数：');
disp(r);在上述代码中，我们使用canoncorr函数对两组数据进行了典型相关分析，并输出了典型相关系数。
10.4 判别分析
判别分析是一种用于分类的统计方法，用于根据已有数据构建分类模型，并对新观测值进行分类预测。常见的判别分析方法包括线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）。
Matlab代码示例：线性判别分析
Matlab
% 生成随机数据
group1 = mvnrnd([2 2], eye(2), 50);
group2 = mvnrnd([-2 -2], eye(2), 50);
X = [group1; group2];
Y = [ones(50, 1); 2 * ones(50, 1)];
% 使用fitcdiscr进行线性判别分析
LDAmodel = fitcdiscr(X, Y);
% 绘制判别边界
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), Y);
K = LDAmodel.Coeffs(1,2).Const;
L = LDAmodel.Coeffs(1,2).Linear;
f = @(x1,x2) K + L(1)*x1 + L(2)*x2;
hold on;
fimplicit(f, [-5 5 -5 5]);
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
title('线性判别分析边界');
hold off;在该代码中，我们使用了fitcdiscr函数对两组数据进行了线性判别分析，并绘制了分类边界。
10.5 对应分析
对应分析是一种用于分析分类数据之间关系的统计方法，通常用于处理列联表（contingency table），帮助理解变量之间的关联结构。
Matlab代码示例：对应分析
% 定义列联表
observed = [30 10 5; 15 25 20; 5 20 35];
% 使用matlab中的corresp函数进行对应分析
[Dim, score] = corresp(observed, 2);
% 输出对应分析得分
disp('对应分析得分：');
disp(score);
上述代码中，我们定义了一个列联表，并使用corresp函数进行了对应分析，输出了各变量的得分。
10.6 多维尺度法
多维尺度法（MDS）是一种用于可视化高维数据的降维技术，它通过将数据嵌入到低维空间中来保留原数据中的距离信息，使得可以在二维或三维空间中进行可视化。
Matlab代码示例：多维尺度分析
Matlab
% 生成距离矩阵
D = pdist(rand(10, 3));
D_square = squareform(D);
% 使用mdscale进行多维尺度分析
Y = mdscale(D_square, 2);
% 绘制二维可视化结果
figure;
scatter(Y(:,1), Y(:,2), 'filled');
xlabel('维度1');
ylabel('维度2');
title('多维尺度分析结果');该代码展示了如何使用mdscale函数对距离矩阵进行多维尺度分析，并将结果在二维空间中进行可视化。
习题 10
在第十章结束后，提供了一些相关的习题，帮助读者深入理解多元分析方法。习题10包括：
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因子分析：对给定的数据集进行因子分析，提取主要因子并解释其含义。
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主成分分析：使用PCA对高维数据进行降维处理，并绘制前两个主成分的解释方差。
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典型相关分析：对两组变量进行典型相关分析，解释典型相关系数的意义。
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判别分析：使用线性判别分析对分类数据进行分类预测，并绘制判别边界。
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多维尺度法：对一组距离矩阵进行多维尺度分析，将高维数据嵌入到二维空间中进行可视化。
通过这些习题，读者可以进一步掌握多元分析在实际中的应用，以及如何利用Matlab工具进行多元分析的建模和数据可视化。
总结
第十章介绍了多元分析的基本概念及其常用方法，包括因子分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析和多维尺度法等。多元分析在数据挖掘和模式识别中有着重要作用，通过对多个变量之间的关系进行建模，可以帮助我们揭示数据中潜在的结构和规律。通过本章的学习，读者可以掌握多元分析的基本原理和方法，并利用Matlab进行多元数据的分析与建模。
