主成分分析matlab源程序

谁能用matlabMaster成分-3/、用matlab如何做代谢组学成分-3/如果真的要用matlab、对于主成分分析？Latant:是每个主元成分对应的特征向量。matlabMaster成分分析如何用MATLAB实现Master成分分析直接用样本？方法很多，但mathwork推荐(1)。

以下均为个人观点。首先，我认为楼主对main 成分 分析，还没有搞清楚，所以给出的数字并不是最终判决的结果分析。在多元统计分析中，本金成分 分析取决于因子分析的结果。请原谅我的唐突，楼主的因子载荷矩阵图是旋转前的因子载荷矩阵是真的。在factor 分析中，因子旋转是一个非常关键的步骤，目的是使每个变量只对一个公共因子有较大的负荷。

楼主做的分析有5种本金成分和11种可变指标。最终分析结果是五种关键因素，分别在五种委托人成分中起关键作用。根据楼上的回答，是错的。显而易见，有五组关键因素从不轮换，尽管将指标分为两类是相当容易的，一类是积极的，另一类是消极的。但是高负荷意味着大值(不是绝对值)，楼主可以自己查一下分析，你给的负荷数组中的正值从0.7不等，所以把这样的指标归结为起关键作用是不合理的主成分。

%%PCA方法对样本数据执行分析%%关闭所有窗口，清空工作区，清空屏幕；clearallclc%%样本数据%年A亿元B元C万元D万元E万元F万元H万元数据先求协方差矩阵，然后求协方差矩阵的特征值和特征向量，将特征由大到小排列，以贡献率大于85%~95%的特征值和特征向量作为其主成分和负荷，然后根据负荷求得分。数据描述:使用的数据来源是从他人处复制的2012年全年的海面温度(SST)数据。一直想找个好点的高手成分-3/data，一直没找到。

(第一个参数好像是协方差矩阵，我还没见过。)PCA的基本原理是一般图像的线性变换可以表示为yTx，其中X是待变换图像的数据矩阵，Y是变换后的数据矩阵，T是实现这种线性变换的变换矩阵。如果变换矩阵T是正交矩阵，并且它由原始图像数据矩阵X的协方差矩阵S的特征向量组成，则线性变换变成principal 成分分析，Y矩阵的每一行向量在变换后是principal成分。

MATLAB直接用样本实现main 成分 分析的方法很多，但mathwork公司推荐公式(1)是因为使用时princomp调用pca，计算结果是一样的，pca多了一个解释，更强大。我觉得用matlabdecide成分-3/，比较复杂，但是用SPSS软件求解就简单多了，完全可以用SPSS软件解决，时间不会超过2小时。如果真的要用matlab，对于主成分分析，给你一个关于主成分和因子分析的好博客。成分 分析通常的建模步骤如下:第一步:选取与城市经济实力密切相关的8个指标。