PCA降维代码---MATLAB

资 源 简 介

可用于M*N大数据降维，里面步骤很清新哦··· 程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数, y为 m*T 阶主分量矩阵。程序设计步骤： 1、取均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量

详 情 说 明

这个程序可以用于M*N大数据降维，是一个非常实用的工具。它的步骤非常清晰，便于使用。具体而言，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，其中n为信号个数，T为采样点数，y为 m*T 阶主分量矩阵。要使用这个程序，您需要按照以下步骤进行：

1、取均值。这一步骤是为了使数据更加稳定，便于后续处理。

2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量。协方差矩阵是一个非常重要的概念，是后续计算的基础。

3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数。这一步骤是为了确定保留多少个主成分，从而实现降维。

4、降序排列特征值。这一步骤是为了找到最大的主成分。

5、去掉较小的特征值。这一步骤是为了去除噪声，保留有效的信息。

6、去掉较大的特征值(一般没有这一步）。这一步骤是为了避免过拟合。

7、合并选择的特征值。这一步骤是为了将保留的主成分组合成一个新的矩阵。

8、选择相应的特征值和特征向量。这一步骤是为了确定保留哪些主成分。

9、计算白化矩阵。这一步骤是为了消除成分之间的相关性。

10、提取主分量。这一步骤是为了得到最终的降维结果，使数据更加简洁、易于理解。