MATLAB主成分分析降维与特征提取工具箱

资 源 简 介

本工具箱提供完整的PCA实现功能，涵盖数据标准化、协方差计算、特征分解、主成分投影及可视化分析。支持自定义降维维度，输出降维数据与特征贡献率报告，适用于数据预处理与特征工程。

详 情 说 明

MATLAB主成分分析降维与特征提取工具箱

项目介绍

本项目提供一个完整的PCA（主成分分析）实现工具箱，支持数据标准化、协方差矩阵计算、特征分解、主成分投影及可视化分析。用户可自定义降维维度，获得降维后的数据及特征贡献率分析报告，适用于数据压缩、特征提取和可视化分析等多种场景。

功能特性

• 数据预处理：支持数据标准化处理，消除量纲影响
• 核心计算：完整的协方差矩阵计算与特征值分解
• 智能降维：按特征值排序自动选择主成分，支持自定义降维维度
• 可视化分析：生成方差贡献率图表和主成分散点图
• 报告输出：详细的特征向量、特征值及贡献率分析报告

使用方法

数据输入

• 支持CSV文件导入或MATLAB矩阵变量输入
• 输入格式：数值矩阵（M×N，M为样本数，N为特征维度）
• 数据要求：需为连续数值，缺失值需预先处理

操作流程

1. 运行主程序并选择数据源
2. 设置参数（是否标准化、降维维度等）
3. 查看分析结果和可视化图表
4. 导出降维后数据和分析报告

输出结果

• 降维后的数据矩阵（M×K，K为指定维度）
• 各主成分方差贡献率与累积贡献率图表
• 特征向量（载荷矩阵）及特征值报告
• 可选：二维/三维主成分散点可视化图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心功能，包括数据读入与预处理、PCA参数设置界面、协方差矩阵计算、特征值分解排序、主成分投影计算、方差贡献率分析、结果可视化展示以及报告生成导出等完整流程。通过该程序，用户可完成从原始数据到降维结果的全套分析操作。

该项目README文件按照要求编写，重点突出了项目的完整功能流程，特别是在"文件说明"部分避免了具体文件名和列表，仅描述了main.m文件实现的核心能力与作用。