MATLAB主元分析数据降维与可视化系统

资 源 简 介

本项目实现基于PCA的数据降维与特征提取功能，支持高维数据标准化、协方差矩阵计算、特征值排序及主成分筛选。提供二维/三维可视化，适用于数据预处理与特征分析。

详 情 说 明

MATLAB主元分析数据降维与可视化系统

项目介绍

本项目是基于MATLAB开发的主元分析（PCA）数据降维与可视化系统，实现了完整的数据标准化、主成分提取和可视化分析流程。系统通过特征值分解技术，自动识别数据中的主要特征模式，将高维数据转化为低维表示，同时提供丰富的可视化功能帮助用户直观理解数据结构和特征贡献度。适用于机器学习预处理、科研数据分析和多变量统计研究等场景。

功能特性

• 数据预处理：支持自动缺失值处理（删除或均值填充）、数据标准化配置
• PCA核心算法：协方差矩阵计算、特征值分解、主成分贡献率排序与选择
• 多维度可视化：二维/三维主成分散点图、特征贡献率饼图、累积贡献率曲线
• 结果导出：生成降维后的主成分得分矩阵、特征载荷矩阵及相关统计图表

使用方法

1. 数据准备：准备.mat或.xlsx格式的数据文件，确保数据矩阵格式正确（行代表样本，列代表特征）
2. 参数配置：在运行界面设置主成分数量阈值、标准化选项、缺失值处理方式等参数
3. 执行分析：运行系统，自动完成PCA计算和可视化生成
4. 结果查看：查看生成的散点图、贡献率图表，分析降维效果和特征重要性
5. 数据导出：保存降维后的主成分数据及相关分析结果供后续使用

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持三维图形渲染

文件说明

主程序文件整合了数据读取与验证、预处理流程控制、PCA核心算法实现、可视化生成模块以及结果导出功能。它负责协调整个系统的执行流程，包括参数解析、算法调度和用户界面交互，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条高效运行。