pca.m

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% 主成分分析法主要算法程序
X=[3.256088095 3.398861724 3.471053898 3.595190909;
0.022284716 0.035873636 0.043068731 0.056235221;
-0.039084116 -0.043971646 -0.043340658 -0.032637521;
];
X=(X)';
N=size(X);

ave=mean(X,1);
s=std(X,1,1);
Y=zeros(N);
for i=1:N(1)
    for j=1:N(2)
        Y(i,j)=(X(i,j)-ave(j))/s(j);
    end
end
Y

R=corrcoef(Y);   %相关系数矩阵
[D,V]=eig(R);
R
(D)'
(V)'
p=flipud(eig(R))'
c=fliplr(D)'
p=p/N(2)*100  %特征值贡献率
q=p;
for i=2:N(2)
    q(i)=q(i)+q(i-1);
end
q   %特征值累积贡献率

%三个主成分对应的线性组合
for j=1:N(2)
for i=1:N(2)
    v(i)=c(j,i);
end
sprintf('y%d = %f * x1 + %f * x2 + %f * x3',j,v)
end

score=(c*Y')'  %综合评价表：
total=(p*score')'/100  %综合得分: