在MATLAB中,执行主成分分析(PCA)的主要命令是pca函数。以下是对该函数的基本使用方法、示例及其输出结果的详细解释: 基本使用方法 matlab [coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = pca(X); X:输入数据矩阵,其中每一列代表一个变量,每一行代表一个观测值。 coeff:主成分系数(特征向量),即协方差矩...
[coeff,score,latent,tsquared,explained,~] = pca(z); % 模型测试 Y = (Y - mu)./sigma;% 测试数据标准化处理 score_test = Y/coeff';% PCA变换 ## 仅去中心化(x-mu)(默认) 1 2 3 4 5 % 模型训练 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X); % 模型测试 score_test = (Y...
步骤3:执行PCA 使用MATLAB内置的pca函数对拼接后的数据矩阵进行主成分分析。 [coeff, score, latent] = pca(X); coeff 是主成分系数,即特征向量。 score 是主成分得分,即原数据在新坐标系统中的坐标。 latent 是各主成分的方差。 步骤4:选择主成分并重构图像 根据latent选择前几个最大的主成分(通常根据方差贡...
coeff =pca(data); data_pca = data *coeff(:, 1:2); % t-SNE options_tsne = struct('NumDimensions', 2); data_tsne = tsne(data, 'Options', options_tsne); 主成分分析(PCA): PCA 是一种线性降维技术,通过找到数据中方差最大的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。PCA 被广泛...
解释: 有时候输出的coeff(映射矩阵p-by-p)过大, 而且是没有必要的(因为我们要降维),所以可以只输出coeff(以及score,latent)的前d列, d是数据集的自由度,数据集没NAN的时候d=n-1; 具体的解释见matlab.总之如果将看见完整的PCA结果,可以设置为false. ...
在Matlab中,pca函数用于执行PCA操作。其语法如下: [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) 其中,X表示输入的数据矩阵。接下来,让我们逐个解释每个输出变量的含义和用法。 1. coeff:主成分系数矩阵 coeff是一个大小为[p,p]的矩阵,其中p是原始数据矩阵X的列数。每一列是一个主成分向量,按照特征...
Step 2: 提取主成分 代码如下：[coeff,score,latent]=princomp(gj);cumsum(latent)/sum(latent)num=...
[coeff,score]=pca(X) 输入参数:X是n x d的样本矩阵,其中n表示样本数,d表示特征纬度。 输出参数: (1)coeff是主成分分量,即样本协方差矩阵的特征向量。 (2)score是主成分,即样本X在低维空间的投影,也就是我们想要得到的降维后的数据。 注意:score的维度和原始样本X的维度一致,若需要降到k维,则只需要取...
matlab函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个 数据集X(每行为一个样本,行数为样本数) - coeff = pca(X) - coeff = pca(X,Name,Value) - [coeff,score,latent] = pca(___) - [coeff,score,latent,tsquared] = pca(___) - [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(___) ...
coeff = pca(X,Name,Value) returns any of the output arguments in the previous syntaxes using additional options for computation and handling of special data types, specified by one or more Name,Value pair arguments.For example, you can specify the number of principal components pca returns or...