clear?all;
clc

load?‘b.txt‘;
X=b（:1:7）;

disp（‘第一步，進行標準化處理‘）;
MX=mean（X）;
[nm]=size（X）;
for?ii=1:m
????SX（:ii）=（X（:ii）/MX（ii））;
end
SX
disp（‘第二步，對標準化后的數據矩陣進行對應變換處理‘）;
for?ii=1:n;
????SXLineAdd（ii）=sum（SX（ii:））;%按行求和
end
for?jj=1:m;
????SXColumAdd（jj）=sum（SX（:jj））;%按列求和
end
SXTotal=（sum（SXLineAdd）+sum（SXColumAdd）/2）;%%求總和

for?ii=1:n
????for?jj=1:m
????????ZX（iijj）=（SX（iijj）-（SXLineAdd（ii）*SXColumAdd（jj））/SXTotal）/sqrt（SXLineAdd（ii）*SXColumAdd（jj））;
????end
end
ZX
disp（‘第三步，計算協方差矩陣‘）;
RX=ZX‘*ZX
disp（‘第四步，確定矩陣R的特征值及對應的特征向量，并按照由大到小順序排列‘）;
[elamda]=eig（cov（RX））;
for?ii=1:m
????lamd（ii）=lamda（iiii）;
end
[lamdkk]=sort（lamd2）;
for?ii=1:m;
????lam（ii）=lamd（m+1-ii）;
end
yjj=m+1-kk;
for?k=1:m
????ee（:k）=e（:yjj（k））;
end
lam
ee
EXPLAINED（1:m）=0;
for?ii=1:m
????explained（ii）=100*lam（ii）/sum（lam）;
end
disp（‘主分量累積貢獻率‘）;
EXPLAINED=cumsum（explained）
xi=1;
while?xi<=m
????if?EXPLAINED（xi）>=85
????????[‘選擇前面‘num2str（xi）‘個主分量即可大于85%‘]
????????break;
????end
????xi=xi+1;
end
disp（‘第五步，計算R型、Q型因子載荷矩陣A、B‘）;
for?ii=1:m
????A（:ii）=ee（:ii）*sqrt（lam（ii））;vv（:ii）=ZX*ee（:ii）;
????B（:ii）=vv（:ii）*sqrt（lam（ii））;
end
AB
for?iii=1:xi
????for?ii=1:n;
????????PJ（iiiii）=SX（ii:）*A（:xi）;end
end
disp（‘樣本排序評價‘）;
for?iii=1:xi
????[‘樣本按照第‘num2str（iii）‘個綜合因子排序‘]
????gc=1:n;[YPJK]=sort（PJ（iii:）2）;K
end
disp（‘第六步，作圖分類‘）;
figure（1）;plot（A（:1）A（:2）‘*‘）;grid?on;
xlabel（‘第一綜合因子‘）;ylabel（‘第二綜合因子‘）;title（‘二維指標分類圖‘）;
for?ii=1:m;
????text（A（ii1）A（ii2）[‘指標‘num2str（ii）]）;end
figure（2）;plot（B（:1）B（:2）‘*‘）;grid?on;
xlabel（‘第一綜合因子‘）;ylabel（‘第二綜合因子‘）;title（‘二維樣本分類圖‘）;
for?ii=1:n;
????text（B（ii1）B（ii2）[‘月份‘num2str（ii）]）;end
figure（3）;plot3（A（:1）A（:2）A（:3）‘*‘）;grid?on;
xlabel（‘第一綜合因子‘）;ylabel（‘第二綜合因子‘）;zlabel（‘第三綜合因子‘）;title（‘三維指標分類圖‘）;
for?ii=1:m;
????text（A（ii1）A（ii2）A（ii3）[‘指標‘num2str（ii）]）;end
figure（4）;plot3（B（:1）B（:2）B（:3）‘*‘）;grid?on;
xlabel（‘第一綜合因子‘）;ylabel（‘第二綜合因子‘）;zlabel（‘第三綜合因子‘）;title（‘三維樣本分類圖‘）;
for?ii=1:n;
????text（B（ii1）B（ii2）B（ii3）[‘月份‘num2str（ii）]）;end

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?????文件???????2354??2009-11-09?15:41??fa.m

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