amjams/spca_am 使用交替最大化的稀疏主成分分析工具箱 - MATLAB开发

matlab主成分分析的开发。主成分分析在数据分析中起着重要作用。

该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。

Andreas Krause（krausea@gmail.com）开发的Matlab工具箱（版本2.0）专注于优化子模块函数。该工具箱提供了用于最大化和最小化子模块集函数的函数集合。它已在MATLAB 7.0.1（R14）、7.2.0（R2006a）、7.4.0（R2007a，MAC）、7.9.0（MAC）中进行了测试。该工具箱的关键功能是选择有限基集V的子集A，使得子模块集函数满足数学约束条件。工具箱还包括多个示例，展示了将子模块函数优化应用于机器学习问题，例如聚类和概率模型中的推理。用户可以从http://www.submodularity.org获取幻灯片、视频和详细参考资料。

这是Matlab中用于计算主成分的代码，包括详细的语句注解，方便直接使用。

本指南全面讲解了主成分分析技术，提供深入解析和实用案例，适合初学者深入理解PCA原理和应用。

主成分分析是一种通过降维将高维数据投影到低维空间的技术，其中主成分是低维空间中方差最大的方向。它广泛应用于数据可视化、降噪和特征提取等领域。

我们目前有一个数据文件‘Country-data.xlsx’，包含10列数据。第1列是国家名称，其余九列X1~X9是数字类型的数据标签。我们需要进行主成分分析，确保累计贡献率达到90%，并输出它们的特征向量和贡献率属性。

Matlab代码实现了主成分分析（PCA）方法。

主成分分析的MATLAB代码示例，利用主成分分析确定因子数量，并为后续回归分析提供基础。