自己编的旋转不变子空间法，matlab源程序

资 源 简 介

自己编的旋转不变子空间法，matlab源程序

详 情 说 明

旋转不变子空间法是一种多维数据分析技术，其核心思想是通过矩阵变换寻找数据中具有旋转不变特性的低维结构。该方法融合了多种经典算法的优势，能够有效处理高维数据的特征提取问题。

在实现过程中，首先采用主成分分析对原始数据进行降维，消除变量间的相关性。不同于传统PCA，本方法通过构造特殊的旋转矩阵，使得降维后的子空间对原始坐标系的旋转具有不变性，这一特性对于处理传感器阵列数据等应用场景尤为重要。

因子分析模块通过建立隐变量模型，进一步分解观测数据的方差结构。结合贝叶斯分析框架，该方法实现了从先验概率分布中进行自适应采样，并通过计算各采样点的权重来优化参数估计过程。其中权重计算采用马尔可夫链蒙特卡洛方法，确保后验分布的准确逼近。

针对动态系统分析，算法集成了微分方程组数值解法，特别是改进的龙格-库塔方法，用于处理时变数据的连续特征提取。LZ复杂度分析模块则用于量化时间序列的随机性特征，通过分析数据包的传送模式识别系统的非线性动力学特性。

特别值得关注的是实现的五类灰色关联度模型，包括经典灰色关联分析、绝对关联度、相对关联度等变体。这些模型通过不同的规范化处理方式和关联算子，能够适应数据量纲差异、样本量不足等复杂情况，为系统行为分析提供多维度的关联度量指标。