建模算法系列二十：PCA降維推導附MATLAB原始碼

1。演算法簡介

2。原理解析

MATLAB原始碼

%2021/12/11

%公眾號：好玩的MATLAB

clc

；

clear

；

close

all

；

t

=

-

4

：

0。05

：

4

*

pi

；

x

=

cos

（

t

）；

y

=

sin

（

t

）；

z

=

t

；

scatter3

（

x

，

y

，

z

，

‘g’

）；

hold

on

data

=［

x

；

y

；

z

］

‘

；

data

=

zscore

（

data

）；

R

=

corr

（

data

）；

%計算特徵向量和特徵值

［

V

，

D

］

=

eig

（

R

）；

%V特徵向量，D特徵值對角線矩陣

lam

=

diag

（

D

）；

%取出對角線元素

%對特徵值從大到小排列

［

lam_sort

，

index

］=

sort

（

lam

，

’descend‘

）；

V_sort

=

V

（：，

index

）；

gong

=

lam_sort

。/

sum

（

lam_sort

）；

%貢獻率

cgong

=

cumsum

（

gong

）；

%累計貢獻率

index1

=

2

；

%設定降維資料為2

M

=

data

*

V_sort

；

M

=

M

（：，

1

：

index1

）；

plot

（

M

（：，

1

），

M

（：，

2

），

’b‘

）

hold

on

title

（

’三維資料降為兩維資料‘

）

legend

（

’降維前的三維資料‘

，

’降維後的二維資料‘

）

xlabel

（

’x‘

）

ylabel

（

’y‘

）

zlabel

（

’z‘

）