国家工信部网站域名查询系统,免费广告在线制作,建设考试的报名网站,如何做网站免费这是一个快速的演练.首先我们创建一个隐藏变量的矩阵.它有100个观察,有两个特点. Y randn(100,2);现在创建一个加载矩阵.这将把隐藏的变量映射到观察到的变量上.说你观察到的变量有四个特征.那么你的加载矩阵需要是24 W [1 1; 1 -1; 2 1; 2 -1];这告诉你,观察…这是一个快速的演练.首先我们创建一个隐藏变量的矩阵.它有100个观察,有两个特点. Y randn(100,2);现在创建一个加载矩阵.这将把隐藏的变量映射到观察到的变量上.说你观察到的变量有四个特征.那么你的加载矩阵需要是2×4 W [1 1; 1 -1; 2 1; 2 -1];这告诉你,观察的第一部分是两个因素的总和,第二个是两个因素的差异,第三个和第四个是各种其他组合.现在创建你的观察 X Y * W 0.1 * randn(100,4);我添加了少量随机噪声来模拟实验误差.现在我们使用stats工具箱中的princomp函数执行PCA [w pc ev] princomp(X);你应该如何解释这些那么,pc是主要组件的矩阵.它应该拉出与原始Y变量非常接近的因子.你可以查看这个 corr(pc(:,1),Y(:,1)); % returns -0.9981 corr(pc(:,2),Y(:,2)); % returns 0.9830组合pc * w’将重新创建您的原始数据,减去其平均值.在执行PCA之前总是减去平均值.所以要获取我们做的原始数据 mu mean(X); xhat bsxfun(minus,X,mu); % subtract the mean norm(pc * w - xhat);ans 2.3385e-014因为w是正交的,所以你也有Xhat * w pc或者示意性地(即这个代码不会执行)(X - mu) * w pc X mu pc * w要获得原始数据的近似值,您可以从计算的主要组件开始删除列.要了解哪些列要放弃,我们检查ev变量 evev 11.13233.08120.01160.0068我们可以清楚地看到,前两个因素比第二个因素更重要.所以我们来试试看 Xapprox pc(:,1:2) * w(:,1:2); Xapprox bsxfun(plus,mu,Xapprox); % add the mean back in我们现在可以尝试绘图 plot(Xapprox(:,1),X(:,1),.); hold on; plot([-4 4],[-4 4]) xlabel(Approximation); ylabel(Actual value); grid on;它看起来像一个非常合理的近似值.它高估了一点,但我们不能都是完美的.如果我们想要一个更粗略的近似,我们可以使用第一个主成分 Xapprox pc(:,1) * w(:,1); Xapprox bsxfun(plus,mu,Xapprox); plot(Xapprox(:,1),X(:,1),.); hold on; plot([-4 4],[-4 4]) xlabel(Approximation); ylabel(Actual value); grid on;这次重建不是很好.那是因为我们故意构造我们的数据有两个因素,我们只是从其中一个重建它们.最后,您可能希望看到每个因素解释了多少差异.您可以使用ev变量来执行此操作 100*ev/sum(ev)ans 78.220421.64990.08180.0479因此,第一个组件解释了78的方差,下一个组件解释了大约22,最后两个组件解释了其余部分.
