MATLAB主成分分析特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的PCA特征提取流程，自动完成数据标准化、协方差矩阵计算和特征值分解。系统根据方差贡献率阈值智能筛选主成分，为模式识别任务提供高效的特征降维解决方案。

详 情 说 明

基于主成分分析的模式识别特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的PCA（主成分分析）特征提取流程，专门针对模式识别任务设计。系统能够自动对输入的多维数据进行标准化处理，通过特征值分解技术提取数据的主要特征成分，并根据方差贡献率自动确定最优的主成分数量。该系统可有效降低数据维度，保留原始数据的主要信息，为后续分类器训练提供优化特征。

功能特性

• 自动化数据预处理：自动完成数据标准化，消除量纲影响
• 自适应主成分选择：根据设定的方差贡献率阈值自动确定最佳降维维度
• 完整特征提取流程：包含协方差矩阵计算、特征分解、主成分排序等完整PCA流程
• 多维度输出结果：提供降维特征矩阵、投影变换矩阵和详细贡献率报告
• 可视化分析：生成特征值分布图和主成分散点图，便于直观分析

使用方法

1. 准备输入数据：准备N×M维数值矩阵（N为样本数，M为特征维度）
2. 设置参数：指定方差贡献率阈值（默认85%）或直接指定主成分数量
3. 运行系统：执行主程序开始特征提取流程
4. 获取输出：系统将输出降维后的特征数据集、投影矩阵和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据标准化处理、协方差矩阵计算、特征值与特征向量分解、主成分排序与筛选、降维变换执行以及结果可视化生成。该文件实现了从原始数据输入到降维特征输出的完整处理流水线，并提供参数接口供用户自定义方差贡献率阈值。