MATLAB主成分分析（PCA）工具箱 - 结构化高效实现

资 源 简 介

本工具箱提供完整PCA分析流程，包含多模式预处理、协方差计算、特征分解与可视化功能。自动计算主成分贡献率并智能推荐最佳数量，生成详细分析报告。代码结构清晰，适用于科研与工程数据分析场景。

详 情 说 明

主成分分析（PCA）工具箱——结构化高效实现

项目介绍

本工具箱提供一个结构完整、高效实现的主成分分析（PCA）工具，涵盖从数据预处理到结果可视化的完整分析流程。工具箱采用模块化设计，集成了多种数据预处理方法、协方差矩阵计算、特征值分解算法和结果可视化功能，适用于多维数据的降维分析和特征提取。

功能特性

• 完整的数据预处理：支持标准化、归一化等多种数据预处理方式
• 智能主成分推荐：自动计算各主成分贡献率，提供最佳主成分数量建议
• 多维结果输出：输出主成分系数矩阵、降维数据、特征值信息等完整分析结果
• 丰富的可视化展示：提供特征值碎石图、主成分散点图、累积贡献率曲线等多种图形
• 多格式数据支持：兼容MATLAB矩阵、Excel文件和CSV文本文件输入
• 详细分析报告：生成包含各主成分解释方差的详细统计分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备m×n的数据矩阵，其中m为样本数，n为特征维度
2. 参数设置：选择标准化模式、主成分保留数量、可视化选项等参数
3. 执行分析：运行主程序进行PCA分析
4. 结果查看：查看输出的主成分系数、降维数据、特征值信息及可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox
• 对于Excel文件支持，需要安装MATLAB的Spreadsheet Link功能

文件说明

主程序文件实现了PCA分析的核心流程，包括数据读取与验证、预处理操作执行、协方差矩阵构建、特征值分解计算、主成分提取与变换、结果可视化生成以及分析报告输出等完整功能链，通过结构化设计确保各模块高效协同工作。