基于MATLAB的主成分分析数据降维与特征提取系统

资 源 简 介

本项目提供完整的PCA实现，支持多维数据降维和特征提取。包含数据预处理、协方差计算、特征值分解及可视化模块，用户可自定义主成分数量或方差贡献率，便于数据分析和模式识别。

详 情 说 明

基于主成分分析的数据降维与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的主成分分析（PCA）流程，能够对多维数据进行降维处理并提取主要特征成分。系统包含数据预处理、协方差矩阵计算、特征值分解、主成分选择和结果可视化等核心功能模块，为用户提供一站式的数据降维解决方案。

功能特性

• 完整PCA流程：实现从数据预处理到结果可视化的全流程自动化处理
• 灵活参数设置：支持自定义保留主成分数量或方差贡献率阈值
• 多维度输出：提供主成分载荷矩阵、主成分得分、方差解释率报告等丰富结果
• 可视化分析：自动生成特征值碎石图和主成分散点图，直观展示分析结果
• 标准化处理：内置数据标准化功能，确保分析结果的可靠性

使用方法

1. 准备输入数据：提供n×p维数值型矩阵数据（n为样本数，p为特征变量数）
2. 设置参数：指定主成分保留数量k，或方差累计贡献率阈值（默认85%）
3. 可选输入：提供数据标签用于结果可视化分类
4. 执行分析：运行系统，自动完成PCA全流程分析
5. 查看结果：获取降维后的特征矩阵、分析报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据标准化预处理、协方差矩阵构建与特征值分解、主成分筛选策略、降维转换计算以及多种可视化结果的生成。该文件整合了完整的PCA分析流程，能够根据用户输入的参数自动执行数据降维处理，并输出相应的分析报告和图表结果。