用于主成分分析的Matlab程序

资 源 简 介

用于主成分分析的Matlab程序

详 情 说 明

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，在Matlab中可以通过内置函数方便地实现。该程序主要实现了两个核心功能：计算各主成分的贡献率，以及将高维数据可视化到二维散点图。

程序首先会对输入数据进行标准化处理，消除不同特征间量纲差异的影响。接着调用Matlab的pca函数计算特征向量和特征值，特征值的大小直接反映了对应主成分所包含的信息量。通过特征值计算得到的贡献率，可以帮助我们判断需要保留多少个主成分才能充分表示原始数据。

二维散点图绘制功能会选取前两个主成分作为坐标轴，将样本点投影到这个二维空间。这种可视化方式能直观展示数据点的分布模式，常用于观察数据聚类情况或异常点检测。程序可能还包含了对散点图的标注优化，确保在数据点密集时仍能保持可读性。

在实际应用中，这个程序可应用于多个领域，如基因表达数据分析、金融风险评估、图像特征提取等。通过分析输出结果，研究人员可以更好地理解数据结构，为后续分析选择合适的降维程度。