第十二章10.2主成分分析二.pptxVIP

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2022-07-10 发布于北京
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第十二章10.2主成分分析二.pptx

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主成分分析(二); p函数 ? p函数用来根据样本观测值矩阵进行主成分分析，其调用格式如下： 1[COEFF，SCORE]= p（X） ?根据样本观测值矩阵X进行主成分分析。输入参数X是n行p列的矩阵，每一行对应一个观测(样品)，每一列对应一个变量。输出参数COEFF是p个主成分析的系数矩阵，他是pxp的矩阵，它的第i列对应第i个主成分的系数向量。输出参数SCORE是n个样品的p个主成分得分矩阵，它是n行p列的矩阵，每一行对应一个观测，每一列对应一个主成分，第i行第j列元素表示第i个样品的第j个主成分得分，SCORE与X是一一对应的关系，是X在新坐标系中的数据，可以通过X*系数矩阵得到。;2[COEFF,SCORE,latent] p（X）返回样本协方差矩阵的特征值向量latent，它是由p个特征值构成的列向量，其中特征值按降序排列。 3[COEFF,SCORE,latent,tsquare] p（X）返回一个包含n个元素的列向量tsquare，它的第i个元素是第i个观测对应的霍特林T^2统计量，表述了第i个观测与数据集(样本观测矩阵)的中心之间的距离，可用来寻找远离中心的极端数据。 4[......] p（X,‘econ’） ?通过设置参数‘econ’参数，使得当n=p时，只返回latent中的前n-1个元素(去掉不必要的0元素)及COEFF和SCORE矩阵中相应的列。;例：从样本观测值矩阵出发求解主成分下表列出了我国31个省、市、自治区和直辖市的农村居民家庭每人全年消费性支出的8个主要变量数据，试根据这8个主要变量的观测数据，进行主成分分析。 ;（1）调用 p函数做主成分分析 %读取数据，并进行标准化变换[X,textdata] = xlsread(消费支出.xls);XZ = zscore(X); %数据标准化%主成分分析% 调用 p函数根据标准化后原始样本观测数据作主成分分析%返回主成分表达式的系数矩阵COEFF，主成分得分数据SCORE%样本相关系数矩阵的特征值向量latent和每个观测值的霍特林T2统计量[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = p(XZ);COEFF =??? 0.3431??? 0.5035??? 0.3199?? -0.0540?? -0.0233?? -0.4961??? 0.2838?? -0.4431??? 0.3384?? -0.4866?? -0.4698??? 0.4032?? -0.3003?? -0.2240??? 0.2427?? -0.2573???? 0.3552??? 0.1968?? -0.5365?? -0.5759??? 0.0954??? 0.3915??? 0.0612?? -0.2225??? 0.3692??? 0.1088?? -0.0094?? -0.1808?? -0.5714?? -0.2354?? -0.5508??? 0.3657??? 0.3752?? -0.0547??? 0.1748?? -0.0644??? 0.0246??? 0.0981??? 0.6231??? 0.6504??? 0.3587?? -0.2208??? 0.5463??? 0.1209?? -0.1923??? 0.5930?? -0.1221?? -0.3255??? 0.3427?? -0.4783??? 0.1450?? -0.2390??? 0.6201?? -0.3271?? -0.2901??? 0.0034??? 0.3441??? 0.4225?? -0.1977??? 0.6279??? 0.3893??? 0.1638?? -0.2570??? 0.1590SCORE =??? 5.9541?? -2.2203??? 0.6308?? -0.0527?? -0.2786?? -0.4948?? -0.0248?? -0.0017??? 0.3308?? -0.8350?? -0.3055?? -0.1295??? 0.2685?? -0.2011??? 0.4443?? -0.1510?? -0.8923?? -0.2047?? -0.3571?? -0.3368?? -0.1210??? 0.2988?? -0.0114??? 0.2755?? -0.8222?? -0.7077?? -0.1050??? 0.5950?? -0.4269??? 0.3500??? 0.0184?? -0.2306??? 0.0111?? -0.6750??? 0.4