MATLAB实现基于综合标准化法的主成分分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的主成分分析MATLAB实现，包含数据标准化、相关系数计算、特征值分解和贡献率筛选功能。通过cwstd.m和cwfac.m等核心函数协同工作，有效消除数据量纲影响，适用于多维数据分析场景。

详 情 说 明

基于综合标准化法的主成分分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的主成分分析（PCA）系统，采用综合标准化法对原始数据进行预处理，有效消除不同变量间量纲差异的影响。系统通过模块化设计，将PCA流程分解为四个核心功能模块，能够自动完成从数据读取、标准化处理、特征分析到结果输出的全过程，为多变量数据分析提供可靠的工具支持。

功能特性

• 综合标准化处理：采用先进的综合标准化方法，有效消除原始数据量纲差异，确保分析结果的客观性
• 自动主成分筛选：基于累积贡献率阈值（85%）自动确定主成分个数，简化分析决策过程
• 完整结果输出：提供标准化数据、特征值分析、载荷矩阵、成分得分及综合排序等全面分析结果
• 模块化架构：四大核心函数各司其职，代码结构清晰，便于维护和扩展

使用方法

1. 准备数据文件：将待分析的原始数据保存为src.txt文本文件，格式为30行×8列的数值矩阵
2. 运行主程序：在MATLAB环境中执行主程序文件
3. 查看结果：系统自动生成完整的分析报告，包含所有中间计算结果和最终分析结论

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持矩阵运算和文本文件读写的基本环境

文件说明

主程序文件整合了数据读取、标准化预处理、主成分计算和结果输出四大核心环节，通过协调调用各功能模块，实现了从原始数据输入到分析报告生成的一体化流程。具体而言，该文件负责读取源数据文本，依次执行数据标准化、相关系数矩阵构建、特征值分解与主成分筛选、得分计算与排序等关键操作，最终输出包含所有中间结果和综合分析结论的完整报告。