基于PCA算法的MATLAB多维数据降维与特征提取工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现PCA技术，提供数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解及主成分选择功能，支持自定义维度与可视化分析，适用于高维数据的特征挖掘与降维处理。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的多维数据降维与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）技术的高维数据降维与特征提取系统。系统能够对输入的数值型矩阵进行标准化预处理、协方差矩阵计算、特征值分解以及主成分选择，最终输出降维后的数据及其可视化结果。该系统可有效提取数据主要特征，减少数据维度，为后续的机器学习任务（如聚类、分类）或数据可视化提供支持。

功能特性

• 数据预处理：自动对输入数据进行标准化或归一化处理，消除量纲影响。
• 核心PCA计算：实现协方差矩阵计算、特征值与特征向量求解。
• 主成分选择：支持通过指定主成分数量或累计方差贡献率阈值两种方式选择主成分。
• 结果输出：提供降维后的数据矩阵、主成分载荷矩阵、特征值与方差贡献率统计。
• 可视化展示：生成主成分得分散点图（2D/3D）、碎石图以及累计方差解释比例图。

使用方法

1. 准备数据：将待处理数据保存为数值矩阵格式（如CSV、TXT），确保符合输入要求。
2. 配置参数：在主函数中设置数据文件路径、主成分数量（或方差阈值）等参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成PCA分析全过程。
4. 获取结果：查看命令行输出的统计报告与自动保存的可视化图表及结果文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大规模数据时需更高配置）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，包括数据读取与预处理、PCA模型参数计算、主成分选择与结果输出、多种可视化图形的生成以及分析报告的输出。它作为系统的入口点，协调各功能模块按序执行，完成从数据输入到结果展示的完整分析流程。