主成分分析报告报告材料matlab程序

Matlab编程实现主成分分析

.程序结构及函数作用

在软件Matlab中实现主成分分析可以采取两种方式实现：一是通过编程来实现；二是直接调用Matlab种自带程序实现。下面主要主要介绍利用Matlab的矩阵计算功能编程实现主成分分析。

1程序结构

2函数作用

Cwstd.m——用总和标准化法标准化矩阵

Cwfac.m——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于85%），输出主成分个数；计算主成分载荷

Cwscore.m——计算各主成分得分、综合得分并排序

Cwprint.m——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果

3.源程序

3.1 cwstd.m总和标准化法标准化矩阵

%cwstd.m,用总和标准化法标准化矩阵

function std=cwstd(vector)

cwsum=sum(vector,1); %对列求和

[a,b]=size(vector); %矩阵大小,a为行数,b为列数

for i=1:a

for j=1:b

std(i,j)= vector(i,j)/cwsum(j);

end

end

3.2 cwfac.m计算相关系数矩阵

%cwfac.m

function result=cwfac(vector);

fprintf('相关系数矩阵:\n')

std=CORRCOEF(vector) %计算相关系数矩阵

fprintf('特征向量(vec)及特征值(val)：\n')

[vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec)

newval=diag(val) ;

[y,i]=sort(newval) ; %对特征根进行排序，y为排序结果，i为索引fprintf('特征根排序：\n')

for z=1:length(y)

newy(z)=y(length(y)+1-z);

end

fprintf('%g\n',newy)

rate=y/sum(y);

fprintf('\n贡献率：\n')

newrate=newy/sum(newy)

sumrate=0;

newi=[];

for k=length(y):-1:1

sumrate=sumrate+rate(k);

newi(length(y)+1-k)=i(k);

if sumrate>0.85 break;

end

end %记下累积贡献率大85%的特征值的序号放入newi中fprintf('主成分数：%g\n\n',length(newi));

fprintf('主成分载荷：\n')

for p=1:length(newi)

for q=1:length(y)

result(q,p)=sqrt(newval(newi(p)))*vec(q,newi(p));

end

end %计算载荷

disp(result)

3.3 cwscore.m

%cwscore.m,计算得分

function score=cwscore(vector1,vector2);

sco=vector1*vector2;

csum=sum(sco,2);

[newcsum,i]=sort(-1*csum);

[newi,j]=sort(i);

fprintf('计算得分：\n')

score=[sco,csum,j]

%得分矩阵：sco为各主成分得分；csum为综合得分；j为排序结果

3.4 cwprint.m

%cwprint.m

function print=cwprint(filename,a,b);

%filename为文本文件文件名，a为矩阵行数(样本数)，b为矩阵列数(变量指标数)

fid=fopen(filename,'r')

vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);

fprintf('标准化结果如下：\n')

v1=cwstd(vector)

result=cwfac(v1);

cwscore(v1,result);

4.程序测试例题

4.1原始数据

中国大陆35个大城市某年的10项社会经济统计指标数据见下表。

4.2运行结果

>> cwprint('cwbook.txt',35,10)

fid =

6

数据标准化结果如下：

v1 =

0.0581 0.0356 0.0435 0.0680 0.0557 0.1112 0.1194 0.1184 0.1083 0.1392

0.0423 0.0346 0.0354 0.0770 0.0089 0.0642 0.0483 0.0499 0.0534 0.0544

0.0407 0.0139 0.0688 0.0234 0.0080 0.0047 0.0151 0.0314 0.0252 0.0183

0.0139 0.0391 0.0056 0.0093 0.0053 0.0290 0.0087 0.0174 0.0234 0.0158

0.0097 0.0263 0.0086 0.0028 0.0064 0.0064 0.0045 0.0062 0.0111 0.0075

0.0315 0.0375 0.0305 0.0198 0.0213 0.0376 0.0243 0.0398 0.0357 0.0278

0.0253 0.0295 0.0443 0.0286 0.0295 0.0468 0.0304 0.0334 0.0248 0.0233

0.0321 0.0242 0.0437 0.0203 0.0132 0.0233 0.0153 0.0212 0.0270 0.0213

0.0431 0.0276 0.0628 0.0142 0.0184 0.0184 0.0206 0.0285 0.0455 0.0316

0.0610 0.0440 0.0488 0.1853 0.0176 0.1086 0.1848 0.1148 0.0888 0.1352

0.0250 0.0318 0.0233 0.0444 0.0391 0.0273 0.0284 0.0251 0.0300 0.0327

0.0286 0.0212 0.0334 0.0408 0.0490 0.0285 0.0192 0.0328 0.0255 0.0285

0.0250 0.0152 0.0337 0.0361 0.0609 0.0251 0.0215 0.0232 0.0164 0.0199

0.0200 0.0190 0.0148 0.0085 0.0134 0.0037 0.0100 0.0072 0.0125 0.0089

0.0271 0.0163 0.0508 0.0223 0.0243 0.0175 0.0200 0.0222 0.0183 0.0164

0.0060 0.0290 0.0079 0.0195 0.0102 0.0063 0.0179 0.0093 0.0124