MATLAB实现的高效PCA数据降维与特征提取工具

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了主成分分析(PCA)算法，支持数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解和可视化展示。可有效降低数据维度并保留主要特征，适用于机器学习预处理和数据分析场景。

详 情 说 明

高效数据降维与特征提取的PCA算法实现项目

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了完整的主成分分析（PCA）算法流程，提供从数据预处理到降维结果可视化的一站式解决方案。PCA是一种经典的无监督线性降维技术，能够有效提取数据主要特征，在保留关键信息的同时降低数据维度，广泛应用于模式识别、数据压缩和探索性数据分析等领域。

功能特性

• 完整PCA流程：支持数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解、主成分选择全流程
• 智能缺失值处理：自动检测并处理输入数据中的缺失值
• 灵活维度选择：支持指定主成分数量或根据方差贡献率阈值自动确定降维维度
• 多维度可视化：自动生成二维/三维主成分散点图，直观展示降维效果
• 结果重构功能：提供降维后数据重构至原始尺度的可选功能
• 全面统计输出：包含特征值、方差贡献率、累积贡献率等关键指标

使用方法

1. 数据准备：准备M×N数值型矩阵（M为样本数，N为特征维数），支持CSV文件导入或直接输入矩阵数据
2. 参数设置：指定降维后维度K或方差贡献率阈值
3. 执行降维：运行主程序，算法自动完成数据标准化、特征提取和降维处理
4. 结果分析：获取降维后的特征矩阵、统计指标和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 所需工具箱：统计和机器学习工具箱（用于标准化和矩阵运算）

文件说明

主程序实现了PCA算法的核心流程控制，包括数据读取与预处理、协方差矩阵构建、特征值分解计算、主成分筛选决策、降维变换执行、结果重构与可视化生成等功能模块，同时负责协调各子模块间的数据传递与整体算法流程的组织管理。