matlab中主成分分析的函数(共8页).doc

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matlab中主成分分析的函数
prin);%存放特征值之间的差值
result1（2:end,3：4）=num2cell([explained ,cumsum(explained )]);%存放(累积)贡献率
varname=textdata(1,2: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','主成分prin1','主成分prin2'}
result2（2:end,1）=varname
result2（2:end,2:end）=num2cell(PC(:,1:2));%存放前2个主成分表达式的系数数据
cityname= textdata(2:end,1);%提取地区名称数据
sumxz=sum(xz,2)%每一个地区总的消费性支出
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[s1,id]=sortrows(SCORE,1);%将主成分得分数据按第一主成分得分从小到大排序
result3=cell(m+1,4);%定义一个m+1行，4列的元胞数组
result3(1,:)={‘地区’,'总支出','第一主成分得分y1','第二主成分得分y2’}
result3（2:end,1）=cityname(id)%排序后地区名
result3（2:end,2:end）=num3cell([sumxz(id),s1(:,1:2)]);%存放排序后每一地区总的消费性支出，以及前2个主成分的得分数据
plot(SCORE(:,1), SCORE(:,2),’ko’)%绘制两个主成分得分的散点图
xlabel(‘第一主成分得分‘),
ylabel(‘第二主成分得分‘)
gname(cityname)%交互式标注每个地区的名称
%根据霍特林T＾2统计量寻找极端数据
result5=sortrows([cityname,num2cell(tsquare)],2)
%转为胞元数组，并按第二列排序
[{‘地区‘，’霍特林T＾2统计量‘；result5}
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练****该数据是美国329个城市反映生活质量的9项指标的数据。这9项指标分别为：气候、住房、健康状况、犯罪、交通、教育、艺术、娱乐和经济。
例2：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
表：128名成年男子身材的六项指标的相关系数矩阵
变量
身高（x1）
坐高(x2)
胸围(x3)
手臂长(x4)
肋围(x5)
腰围(x6)
身高（x1
1
.79
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