MATLAB主成分分析工具箱：数据降维与特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了完整的主成分分析（PCA）流程，涵盖数据标准化、协方差计算、特征值分解和降维重构等功能，适用于多维数据处理、模式识别与可视化分析。

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

本项目完整实现了主成分分析（PCA）算法的核心流程，专为多维数据的降维、特征提取与可视化设计。系统提供从数据预处理、特征值分解到降维结果分析的全套解决方案，可广泛应用于模式识别、数据压缩及探索性数据分析等领域。

功能特性

• 数据标准化处理：自动对输入数据进行Z-score标准化，消除量纲影响
• PCA核心计算：完整实现协方差矩阵计算、特征值分解、主成分提取算法
• 智能维度选择：支持根据方差贡献率阈值或指定维度数自动确定主成分数量
• 多样化输出：

- 降维后的特征矩阵（CSV格式） - 主成分贡献率与累积贡献率可视化图表 - 特征向量与特征值详细列表 - 2D/3D主成分散点图 - 数据重构误差分析报告

• 多格式支持：兼容CSV、Excel、TXT等多种数据格式输入

使用方法

1. 数据准备：将待处理数据保存为CSV/Excel/TXT格式，确保为数值型矩阵
2. 参数设置：在配置区设置降维维度或方差贡献率阈值
3. 执行分析：运行主程序，系统自动完成PCA全流程计算
4. 结果查看：在输出目录查看降维数据、可视化图表和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（用于标准化函数）
• 图像处理工具箱（用于图表生成）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与校验、标准化预处理、协方差矩阵构造、特征值与特征向量求解、主成分投影变换、结果可视化绘制以及降维数据重构评估等一系列核心功能模块，构成了完整的PCA分析流水线。