在matlab实现matlab如何做主成分分析析的问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-08-05 06:59 标签： matlab如何做主成分分析

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matlab如何做主成分分析析PCA核心在于特征向量的提取主要步骤为： 1，读取训练图像数据样本设图像为n1*n2，样本数为m通过将每幅图像reshape为(n1*n2,1)的列向量，从而形 

y 为排序结果i 为索引 
 end %記下累积贡献率大85%的特征值的序号放入newi中
 
 
%filename为文本文件文件名,a为矩阵行数(样本数),b为矩阵列数(变量指标数)

最近看了些matlab如何做主成分分析析，混跡Matlab论坛翻了n多帖子，对princomp函数有了些了解 在此只讲一些个人理解，并没有用术语只求通俗。 贡献率：每一维数据对于区

数据说明：采用的数据源是从别囚那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature（海标温度SST）数据，一直想找一份比较好的matlab如何做主成分分析析数据也没找到。

Matlab自身有matlab如何做主成分分析析的函數princomp其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分数据，第三个参数就是特征值大小（第一个参数貌似是协方差矩阵，我还没看）

　　一般图像的线性变换可以表示为：

　　式中X为待变换图像数据矩阵Y为变换后的数据矩阵，T为实现这一线性变换的变换矩阵如果变换矩阵T是正交矩阵，并且它是由原始图像数据矩阵X的协方差矩阵S的特征向量所组成则该线性变换成为matlab如何做主成分分析析，并且成Y矩阵的每一行矢量为变换后的一个主成分

　　具体的算法步骤为：

马上要走了，偷个懒直接把握之前做的一个PPT放出来了（话说也真是懶啊，这n多年没更新一点内容能不懒嘛！！！(⊙o⊙)…）

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