Matlab中的PCA-主成分分析，代碼

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我想在Matlab中執行我的特徵選擇的PCA。據我瞭解，在Matlab中已經預編譯功能 [pc，zscores，pcvars] = princomp（yeastvalues）Matlab中的PCA-主成分分析，代碼

這是真的還是我需要別的？

來源

2013-11-22 user1629213

Princomp是「統計工具箱」的功能，而不是純粹的matlab，如果這是你的問題。 – bdecaf

你在問什麼？你使用'princomp'函數嗎？因爲它站立，你什麼也沒問 – Dan

在最新版本的MATLAB中，你應該使用'pca' –

在MATLAB的最新版本中，最好使用的功能是pca。這是爲了逐步取代舊功能princomp，儘管princomp仍然支持向後兼容性，並且我認爲至少可以保留幾個版本。

pca和princomp是統計工具箱的一部分。您可以通過輸入命令ver來檢查是否安裝了統計工具箱，該命令將列出所有已安裝的產品。

任一命令的輸出通常標記爲[coeffs, scores, latent]。首先是主成分的係數。第二個是主成分分數（與z分數完全不同）。第三是主要組件差異。鑑於你的變量命名爲[pc, zscores, pcvars]，我不確定你期望得到什麼，但這就是你會得到的。

來源

2013-11-22 12:38:49

是的，我有統計工具箱。所以我可以使用princomp或者pca。那麼在使用princomp或者pca之前我應該怎麼處理數據集呢？ – user1629213

在應用PCA之前或之後，我不知道應該如何處理您的數據 - 完全取決於您的數據是什麼樣的，以及您想回答哪些問題。如果你的數據全是數字的，那麼你可以直接將它直接放入PCA中，但取決於你的應用程序，你可能需要將它集中，或者縮放它，或者應用其他一些變換。如果它不是數字，或者它包含缺少的數據，則需要以其他方式進行修改。沒有人可以在不知道您的應用程序和數據性質的情況下做出回答。 –

我的應用程序是輔助機器人。因此，我從我的傳感器數據中提取了一些參數，我認爲這些參數與在執行某項任務時對用戶進行分類有關。我從部署在輪椅上的傳感器包中獲取運動數據。我把某些動作歸類爲180度，Im給他一個標記（從1到4）所以從傳感器包和軟件中我已經提取了速度，距離，時間，速度標準差等參數與用戶運行的分類相關。所以我的數據都是數字。現在希望很清楚。 – user1629213

Matlab中的PCA-主成分分析，代碼

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