基于MATLAB的多变量数据降维与共性特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用主成分分析与因子分析对多维数据进行降维和共性特征提取，自动识别数据结构并生成可视化报告，帮助用户发现隐藏的数据模式与内在关联。

详 情 说 明

基于因子分析与主成分分析的多变量数据降维与共性特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套多变量数据降维与共性特征提取系统，集成了主成分分析（PCA）和因子分析（FA）两种经典多元统计方法。系统能够自动处理高维数据集，识别数据内在结构，提取关键特征，并生成全面的可视化分析报告。适用于金融风险分析、社会科学研究、生物信息学等高维数据处理场景。

功能特性

• 多算法集成：同步实现主成分分析与因子分析两大核心降维技术
• 智能参数配置：支持数据标准化处理、因子数量自动/手动设定
• 全面统计输出：提供特征值、方差贡献率、KMO检验、公因子方差等关键指标
• 丰富可视化：生成特征值分布图、因子载荷图、得分散点图等多种图表
• 自动化报告：一键生成包含统计结果与可视化图形的综合分析报告

使用方法

数据输入要求

• 主数据文件：n×p维数值矩阵（n为样本数，p为变量数）
• 可选标签文件：1×p字符串数组，用于变量命名（如未提供则使用默认命名）
• 参数设置：可通过界面选择数据标准化方式（标准化/非标准化）和因子提取数量

基本操作流程

1. 准备符合格式要求的数据文件
2. 运行主程序，按提示输入数据文件路径
3. 选择分析参数（标准化处理方式、因子数量等）
4. 系统自动执行分析并生成结果
5. 查看输出的可视化图表和统计报告文档

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据读取与预处理、分析算法调度、结果计算与整合、可视化图形生成以及报告文档输出等功能模块。该文件协调各分析组件的执行流程，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条高效运行，同时提供用户交互界面用于参数配置。