MATLAB实现的PCA数据降维与特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的主成分分析（PCA）流程，涵盖数据预处理、协方差计算、特征分解、维度选择及结果可视化。支持用户自定义降维维度，帮助高效提取数据关键特征并生成直观的可视化图表。

详 情 说 明

基于PCA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）流程系统，能够对数值型矩阵数据进行降维与特征提取。系统通过数据预处理、协方差矩阵计算、特征分解等核心步骤，将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的主要特征结构。该系统支持用户自定义降维维度，并提供关键结果的可视化展示，适用于数据压缩、特征选择和数据可视化等多种场景。

功能特性

• 完整PCA流程：实现从数据标准化到降维数据生成的全流程处理
• 自定义降维维度：支持用户灵活指定目标维度数量
• 结果可视化：自动生成累计方差贡献率图表，直观展示特征保留情况
• 核心参数输出：提供特征值排序列表、特征向量矩阵等关键结果
• 标准化预处理：自动进行数据标准化处理，消除量纲影响

使用方法

1. 准备输入数据（M×N数值型矩阵，M为样本数，N为特征维数）
2. 运行主程序，根据提示输入目标降维维度d'
3. 系统自动执行PCA流程并显示处理结果
4. 查看生成的降维数据矩阵和累计方差贡献率图表
5. 获取特征值排序列表和特征向量矩阵等输出参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了完整的PCA算法流程，包含数据标准化、协方差矩阵计算、特征值与特征向量分解、特征值排序、投影方向选择、降维数据生成等核心功能，并负责协调各模块间的数据传递与结果输出，同时生成累计方差贡献率可视化图表。