%程序說明：PCA=?pca（X），程序中X為?n*m階混合數(shù)據(jù)矩陣，m為信號個數(shù)即變量的個數(shù)，n為采樣點數(shù)即樣本個數(shù)
%?T為主分量矩陣P為得分向量矩陣，Q和T2為統(tǒng)計量。

%function?PCA=?pca（X）
tic;
%load?matlab.mat
load?data1.txt
X=data1（:1:39）;
if?X?==?0
error（‘You?must?supply?the?mixed?data?as?input?argument.‘）;%判斷是否輸入數(shù)據(jù)
end
if?length（size（X））>2
error（‘Input?data?can?not?have?more?than?two?dimensions.?‘）;%判斷輸入數(shù)據(jù)維數(shù)
end
if?any（any（isnan（X）））
error（‘Input?data?contains?NaN‘‘s.‘）;%判斷輸入數(shù)據(jù)是否含有非數(shù)值的數(shù)據(jù)
end

%——————————————標準化數(shù)據(jù)（首先去均值，然后標定到單位方差）————————————
a=0.99;
meanValue?=?mean（X）;?%求采集數(shù)據(jù)的樣本均值
e=ones（size（X1）1）;
s=std（X）;
d=diag（s.^-10）;
fprintf（‘Normalizing?the?input?data?X：\n‘）;
normX?=?（X?-?e*meanValue）*d;?%將采集數(shù)據(jù)去均值并標準化
[NumofSamplDim]?=?size（X）;?%最初采集數(shù)據(jù)的維數(shù)及每個變量樣本的個數(shù)
oldDim?=?Dim;??%最初變量個數(shù)，即數(shù)據(jù)的維數(shù)
fprintf（‘Number?of?process?variables:?%d\n‘Dim）;
fprintf（‘Number?of?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????54623??2016-10-18?16:15??PCA\data.txt

?????文件??????26308??2016-10-18?16:23??PCA\data1.txt

?????文件??????38817??2016-10-21?12:51??PCA\figure1.PNG

?????文件??????27384??2016-10-21?12:51??PCA\figure2.PNG

?????文件??????27969??2016-09-30?10:30??PCA\kc3.arff

?????文件??????27384??2016-10-18?16:01??PCA\kc3.csv

?????文件??????86016??2016-10-18?16:02??PCA\kc3.xls

?????文件??????18222??2016-10-21?15:45??PCA\matlab.mat

?????文件???????5726??2016-10-18?16:23??PCA\PCA.m

?????文件?????????76??2017-03-10?08:56??PCA\readme.txt

?????目錄??????????0??2017-01-10?18:50??PCA

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