MATLAB主元分析（PCA）多维数据降维与可视化工具箱

资 源 简 介

本工具箱实现完整的主元分析流程，包括数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解，并支持交互式贡献率分析与主成分确定。提供得分图与载荷图可视化，助力多维数据探索与降维处理。

详 情 说 明

基于MATLAB的主元分析（PCA）多维数据降维与可视化系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的主元分析（PCA）系统，专注于多维数据的降维处理与可视化分析。系统实现了完整的PCA算法流程，提供从数据预处理、主成分提取到结果可视化的一站式解决方案。通过该工具，用户能够有效探索高维数据结构、识别关键特征维度，并进行直观的可视化展示。

功能特性

• 完整PCA算法流程：实现数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解和主成分提取全流程
• 交互式贡献率分析：提供特征值贡献率计算与可视化，辅助确定最佳主成分数量
• 多维数据可视化：生成主成分得分图和载荷图，支持二维/三维散点图展示
• 数据重构功能：基于选定主成分实现原始数据的近似重建，支持重构误差分析
• 智能异常检测：利用主成分分析技术识别数据中的异常样本点
• 灵活数据输入：支持.mat和.csv格式，提供缺失值处理和多种标准化方法选项

使用方法

1. 数据准备：准备数值型矩阵数据文件（.mat或.csv格式），确保至少包含2个特征维度
2. 参数配置：设置主成分保留数量、标准化方法（z-score或min-max）、缺失值处理方式等参数
3. 运行分析：执行主程序启动PCA分析流程
4. 结果查看：系统将输出特征值贡献率表格、载荷矩阵、得分矩阵等分析结果
5. 可视化探索：通过碎石图、得分散点图等可视化工具深入理解数据结构
6. 功能应用：使用数据重构和异常检测功能完成特定分析任务

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上，处理大规模数据时需8GB以上
• 数据规模：最大支持10000×1000的矩阵输入

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、完整的PCA算法实现、多种可视化图形的生成、数据重构计算以及异常检测分析。该文件提供了完整的用户交互界面，支持参数配置和结果展示，能够引导用户完成从数据输入到分析结果输出的全流程操作。