MATLAB PCA降维与特征提取工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱提供完整的PCA算法实现，支持多维数据降维与特征提取。可自动计算协方差矩阵、特征值/向量，生成降维数据，特别适用于人脸识别等模式识别实验。简化数据处理流程，提升分析效率。

详 情 说 明

基于MATLAB的通用PCA降维与特征提取工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的PCA（主成分分析）算法工具箱，专门用于数据降维和特征提取。该工具能够处理多维数据集，自动计算协方差矩阵、特征值和特征向量，并生成降维后的数据。特别适用于人脸识别等模式识别实验，支持自定义降维维度选择，提供数据可视化功能，帮助用户分析主成分贡献率。

功能特性

• 完整的PCA算法实现：包含协方差矩阵计算、特征值分解、主成分提取等核心功能
• 多格式数据支持：支持.mat、.csv、Excel等多种数据格式输入
• 智能数据预处理：自动处理缺失值，支持数据标准化预处理
• 维度优化选择：提供主成分贡献率分析，帮助用户选择最优降维维度
• 丰富的可视化功能：包括特征值分布图、累积贡献率曲线、降维前后数据对比等
• 灵活的输出选项：支持将降维结果导出为.mat或.csv格式

使用方法

1. 准备数据：确保数据为m×n数值矩阵格式（m为样本数，n为特征维度）
2. 运行主程序：执行主函数，按提示选择数据文件和参数设置
3. 选择降维维度：根据贡献率分析结果确定保留的主成分数量
4. 查看结果：分析生成的统计报告和可视化图表
5. 导出结果：保存降维后的数据矩阵和分析报告

对于人脸图像数据，需先将图像转换为特征向量形式后再输入本工具箱。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模数据集

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、协方差矩阵计算、特征值分解、主成分贡献率分析、降维操作、结果可视化以及导出功能等核心流程，为用户提供一站式的PCA分析解决方案。该文件通过模块化设计实现了完整的PCA处理管道，支持用户交互式参数设置和批量数据处理需求。