PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据降维技术,用于将高维数据映射到低维空间。在进行PCA时,可能会出现返回空的coeff值和Score的情况,...
coeff: 数据矩阵 data 的主成分系数(载荷),即投影矩阵或者特征向量。 latent: 主成分方差,即特征值。 3. 获取主轴方向(角度) 由于默认情况下,MATLAB 自带的 pca 函数会将数据进行中心化处理,所以上述结果需要进行一定的变换(即 PCA 数据重构,详情可以参考以下回答) 在主成分空间中,主轴方向即新的坐标系,第一主...
[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...
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(通常根据方差贡献率决定),并用...
COEFF是一个p行p列的矩阵,每一列包含一个主成分的系数,列是按主成分变量递减顺序排列。(按照这个翻译很难理解,其实COEFF是X矩阵所对应的协方差阵V的所有特征向量组成的矩阵,即变换矩阵或称投影矩阵,COEFF每列对应一个特征值的特征向量,列的排列顺序是按特征值的大小递减排序)...
coeff = np.transpose(pca.components_) pc1 = pca.components_[:, 0] pc2 = pca.components_[:, 1]plt.figure(figsize=(12, 5)) for i in range(n): plt.arrow(x=0, y=0, dx=coeff[i, 0], dy=coeff[i, 1], color="#000000", width=0.003, head_width=0.03) ...
[coeff,score,latent]=pca(A) 代码中矩阵A就是本文例子中的矩阵A,每行代表一个样本,每列代表一个维度;coeff就是例子中的特征向量拼成的矩阵B;score就是例子中降维后最终得到的矩阵P(这玩意就是补充里样本的PC1 PC2之类的东西,好像叫做主成分得分);latent是第②步里的矩阵A的协方差矩阵。
当处理输入数据矩阵X（n*p维特征，n个样本）时，利用MATLAB的PCA（主成分分析）工具进行降维，需理解几个关键点：首先，n代表观察样本数量，而p则是特征维度。在MATLAB的pca函数中，[coeff,score,latent]的返回值含义为：coeff是p*p的矩阵，由协方差矩阵的特征向量构成，同时也是变换矩阵，用于将原始数据...
Step 2: 提取主成分 代码如下：[coeff,score,latent]=princomp(gj);cumsum(latent)/sum(latent)num=...
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,按照特征值降序排列。通过将数据投影到主成分系数矩阵的列向量上,可以得到降维后的数据。 2. score:主成分得分矩阵 score是一个大小为[n,p]的矩阵,其中n是原始数据矩阵X的行数。它表示每个样本...