MATLAB实现基于PCA的多元数据降维与特征提取系统

资 源 简 介

本项目提供完整的PCA算法实现，支持高维数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解及主成分选择。用户可自定义保留成分数量或方差贡献率，并包含可视化模块，适用于数据预处理与特征分析。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的多元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）算法系统，专门用于处理高维多元数据。系统能够通过线性变换将原始相关变量转化为一组线性不相关的主成分，从而实现数据降维与特征提取。该系统适用于数据预处理、模式识别、数据可视化等多个领域，帮助用户从高维数据中提取关键信息。

功能特性

• 数据标准化处理：自动对输入数据进行标准化，消除量纲影响
• 协方差矩阵计算：计算特征间的协方差关系矩阵
• 特征值分解与排序：对协方差矩阵进行特征分解并按重要性排序
• 主成分智能选择：支持按指定主成分数量或累积方差贡献率阈值选择主成分
• 结果可视化展示：提供主成分散点图和特征重要性排序图表
• 多格式输出支持：生成多种格式的结果文件，便于后续分析使用

使用方法

1. 准备输入数据：准备m×n的数值型矩阵文件（支持.mat/.csv/.xlsx格式）
2. 设置参数：指定主成分保留数量或累积方差阈值（默认0.95）
3. 运行系统：执行主程序开始降维处理
4. 获取结果：系统将自动生成降维后的数据文件、特征分析报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议4GB以上，具体取决于数据处理规模

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、PCA核心算法执行、主成分选择策略、结果分析与可视化等完整流程。它负责协调各功能模块的调用顺序，处理用户参数输入，并组织最终结果的输出与展示，是整个系统的核心控制单元。