MATLAB多模态数据分析：PCA降维与CCA关联挖掘系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了对多模态数据集的主成分分析（PCA）进行维度压缩与关键变量识别，并结合典型相关分析（CCA）探索两组变量间的深层关联。系统提供统计可视化与结果解读功能，适用于多维数据挖掘与模式识别研究。

详 情 说 明

多模态数据集的主成分分析与典型相关关系挖掘系统

项目介绍

本项目实现了一个面向多维数据集的多元统计分析系统，集成了主成分分析（PCA）与典型相关分析（CCA）两大核心功能。系统能够对高维数据进行降维处理，提取关键特征变量，并深入挖掘两组相关变量集之间的潜在关联结构。通过提供丰富的统计指标与可视化图表，辅助用户进行数据探索与结果解读。

功能特性

• 主成分分析 (PCA):

* 数据自动标准化处理。 * 计算特征值、方差贡献率及累计方差贡献率。 * 提供主成分载荷矩阵与降维后的主成分得分矩阵。 * 生成碎石图（Scree Plot）与主成分散点图，直观展示方差分布与样本在主成分空间中的分布。

• 典型相关分析 (CCA):

* 对两组相关变量进行典型相关性分析。 * 计算典型相关系数、典型变量系数与得分。 * 提供典型载荷（结构载荷）与冗余分析指标，评估典型变量的解释能力。 * 生成典型变量关系图，可视化展示变量集间的关联模式。

• 综合报告:

* 自动生成分析摘要，汇总PCA的关键维度解释力。 * 提供典型相关性显著性检验结果（如Wilks' Lambda检验）。

使用方法

1. 准备数据: 将待分析的数据整理为MATLAB可读的格式（如.mat或.csv）。确保数据为数值型矩阵，无缺失值。

* 对于PCA：准备一个m×n的样本-特征矩阵。 * 对于CCA：准备两个矩阵，分别为m×p和m×q，代表两组相关的变量，且样本数m需一致。

1. 运行系统: 在MATLAB命令行中，导航至项目目录，运行主程序文件。

``matlab main

1. 交互操作: 根据程序的提示，输入或选择所需的数据文件。系统将自动执行分析并生成结果与图表。

1. 查看结果: 分析结果将在MATLAB命令窗口输出，相关图表将在新窗口中显示。用户可据此进行进一步解读。

系统要求

• 平台: MATLAB R2018a 或更高版本。
• 工具包: 需要安装 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

main.m`文件作为系统的总控入口，负责协调整个分析流程。其主要功能包括：引导用户完成数据加载与预处理；调用核心算法模块分别执行主成分分析和典型相关分析；调度可视化功能生成各类统计图形；最后，整合关键数值结果生成分析摘要并向用户呈现。