MATLAB实现的主成分分析（PCA）多维数据降维与特征提取系统

资 源 简 介

该项目运用MATLAB实现完整PCA流程，涵盖数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解及主成分可视化。支持高维数据降维，提取关键特征并分析贡献率，适用于数据挖掘与模式识别场景。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的多维数据降维与特征提取系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一套完整的主成分分析（PCA）处理系统，专门面向高维数据的降维与特征提取需求。系统能够将原始高维数据投影到低维空间，在保留主要特征信息的同时减少数据复杂度，为后续的数据分析、模式识别和可视化提供有力支持。

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
• 多格式数据支持：兼容CSV、TXT、MAT等多种数据格式输入
• 缺失值自动处理：内置数据清洗功能，支持含缺失值的数据集
• 智能主成分选择：基于累积方差贡献率的动态阈值技术，自动确定最优主成分数量
• 丰富可视化输出：提供特征值碎石图、累积方差贡献率图、主成分散点图等多种图表
• 详细结果输出：生成特征值统计表、载荷矩阵、主成分得分等完整分析结果

使用方法

1. 数据准备：准备m×n的数值型数据矩阵（m为样本数，n为特征维度）
2. 参数设置：根据需要调整累积方差贡献率阈值等参数
3. 运行分析：执行主程序即可自动完成整个PCA分析流程
4. 结果查看：在命令行窗口查看数值结果，在图形窗口查看可视化图表

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：建议至少4GB RAM（处理大型数据集时需更高配置）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、协方差矩阵构建与特征分解、主成分数量自动确定、降维结果计算与输出等核心功能模块，能够独立完成从原始数据输入到可视化结果生成的全部处理流程，并确保各处理环节之间的高效衔接与数据一致性。