MATLAB主元分析(PCA)数据降维与可视化实例

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于主元分析(PCA)的数据降维流程，包含特征提取、降维处理和二维可视化。通过内置函数简化操作，适合初学者掌握PCA核心应用。

详 情 说 明

基于主元分析（PCA）的数据降维与可视化实例

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一个简单的主元分析（PCA）模型，旨在对多维数据集进行降维处理并可视化结果。通过本实例，初学者可以学习如何使用MATLAB内置的PCA函数进行特征提取、降维和可视化，理解主成分分析的原理及其在数据预处理中的应用。

功能特性

• 数据标准化：自动对输入数据进行Z-score标准化处理，消除量纲影响
• PCA降维：利用特征值分解实现主成分分析，支持自定义降维维度
• 结果分析：计算并显示各主成分的贡献率与累计贡献率
• 数据可视化：生成二维散点图展示降维后的数据分布
• 载荷分析：可选输出主成分载荷矩阵，分析原始特征与主成分的关系

使用方法

1. 准备数据：将待处理的多维数据保存为MATLAB数组或表格格式（如从CSV文件导入）
2. 运行主程序：执行主脚本，程序将自动完成以下流程：

- 数据标准化预处理 - PCA模型训练与降维计算 - 结果显示与可视化输出

1. 查看结果：程序将输出降维后的数据矩阵、主成分贡献率统计和二维散点图

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（用于PCA函数）

文件说明

主程序文件集成了完整的PCA数据处理流程，包含数据读入与预处理、PCA模型参数计算、降维变换执行、结果统计分析以及可视化图表生成等核心功能模块，实现了从原始数据到降维结果的一站式处理。