資源簡介
該資源包含了聚類分析、判別分析、因子分析、主成分分析的matlab代碼,以及各種方法的講義ppt及實例數(shù)據(jù)。是統(tǒng)計學方法學習及應用不可多得的材料。

代碼片段和文件信息
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%???????????????????從相關系數(shù)矩陣出發(fā)進行主成分分析
%--------------------------------------------------------------------------
%***************************定義相關系數(shù)矩陣PHO*****************************
PHO?=?[1?????0.79????0.36????0.76????0.25????0.51
??????????0.79??1???????0.31????0.55????0.17????0.35
??????????0.36??0.31????1???????0.35????0.64????0.58
??????????0.76??0.55????0.35????1???????0.16????0.38
??????????0.25??0.17????0.64????0.16????1???????0.63
??????????0.51??0.35????0.58????0.38????0.63????1
??????????];
%******************調用pcacov函數(shù)根據(jù)相關系數(shù)矩陣作主成分分析*****************
%?返回主成分表達式的系數(shù)矩陣COEFF,返回相關系數(shù)矩陣的特征值向量latent和主成分貢獻率向量explained
[COEFFlatentexplained]?=?pcacov(PHO)
%?為了更加直觀,以元胞數(shù)組形式顯示結果
result1(1:)?=?{‘特征值‘?‘差值‘?‘貢獻率‘?‘累積貢獻率‘};
result1(2:71)?=?num2cell(latent);
result1(2:62)?=?num2cell(-diff(latent));
result1(2:73:4)?=?num2cell([explained?cumsum(explained)])
%?以元胞數(shù)組形式顯示主成分表達式
s?=?{‘標準化變量‘;‘x1:身高‘;‘x2:坐高‘;‘x3:胸圍‘;‘x4:手臂長‘;‘x5:肋圍‘;‘x6:腰圍‘};
result2(:1)?=?s;
result2(1?2:4)?=?{‘Prin1‘?‘Prin2‘?‘Prin3‘};
result2(2:7?2:4)?=?num2cell(COEFF(:1:3))
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件????2075648??2018-06-10?23:29??多元統(tǒng)計分析\因子分析\王學民-因子分析.ppt
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?????目錄??????????0??2018-09-06?19:29??多元統(tǒng)計分析\主成分分析
?????目錄??????????0??2018-09-06?19:29??多元統(tǒng)計分析\判別分析
?????目錄??????????0??2018-09-06?19:29??多元統(tǒng)計分析\因子分析
?????目錄??????????0??2018-09-06?19:29??多元統(tǒng)計分析\聚類分析
............此處省略4個文件信息
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