主成分分析及matlab实现.ppt

主成分分析 例如，某人要做一件上衣要测量很多尺寸，如身长、袖长、胸围、腰围、肩宽、肩厚等十几项指标，但某服装厂要生产一批新型服装绝不可能把尺寸的型号分得过多 ？而是从多种指标中综合成几个少数的综合指标，做为分类的型号，利用主成分分析将十几项指标综合成3项指标，一项是反映长度的指标，一项是反映胖瘦的指标，一项是反映特体的指标。 一、主成分分析的基本原理 三、 实例演示 四.主成分分析的应用 1.主成分分析用于系统评估 利用主成分F1…，Fp做线性组合，并以每个主成分 Fi 的方差贡献率 作为权数构造一个综合评价函数： 也称 y 为评估指数，依据对每个系统计算出的 y 值大小进行排序比较或分类划级。 例1. 城市环境生态化是城市发展的必然趁势，表现为社会、经济、环境与生态全方位的现代化水平，一个符合生态规律的生态城市应该是结构合理、功能高效和关系协调的城市生态系统。所谓结构合理是指适度的人口密度，合理的土地利用，良好的环境质量，充足的绿地系统，完善的基础设施，有效的自然保护；功能高效是指资源的优化配置、物力的经济投入、人力的充分发挥、物流的畅通有序、信息流的快捷；关系协调是指人和自然协调、社会关系协调、城乡协调、资源利用和更新协调。一个城市要实现生态城市的发展目标，关键是在市场经济的体制下逐步改善城市的生态环境质量，防止生态环境质量恶化，因此，对城市的生态环境水平调查评价很有必要。 我们对江苏省十个城市的生态环境状况进行了调查，得到生态环境指标的指数值，见表1。现对生态环境水平分析和评价。 利用Matlab中的princomp命令实现。具体程序如下 X= [0.7883 0 .7391 0.8111 0.6587 0.6543 0.8259 0.8486 0.6834 0.8495 0.7846 0.7633 0.7287 0.7629 0.8552 0.7564 0.7455 0.7800 0.9490 0.8918 0.8954 0.4745 0.5126 0.8810 0.8903 0.8288 0.7850 0.8032 0.8862 0.3987 0.3970 0.8246 0.7603 0.6888 0.8977 0.7926 0.7856 0.6509 0.8902 0.6799 0.9877 0.8791 0.8736 0.8183 0.9446 0.9202 0.9263 0.9185 0.9505 0.8620 0.8873 0.9538 0.9257 0.9285 0.9434 0.9154 0.8871 0.9357 0.8760 0.9579 0.9741 0.8785 0.8542 0.8537 0.9027 0.8729 0.8485 0.8473 0.9044 0.8866 0.9035 0.6305 0.6187 0.6313 0.7415 0.6398 0.6142 0.5734 0.8980 0.6186 0.7382 0.8928 0.7831 0.5608 0.8419 0.8464 0.7616 0.8234 0.6384 0.9604 0.8514]; 这样，前三个主成分为 第一主成分贡献率为43.12％，第二主成分贡献率为29.34％，第三主成分贡献率为11.97％，前三个主成分累计贡献率达84.24％。 如果按80％ 以上的信息量选取新因子，则可以选取前三个新因子。第一新因子z1 包含的信息量最大为43.12％，它的主要代表变量为X8(城市文明)、X7(生产效率)、X4 (城市绿化)，其权重系数分别为0.4815、0.4236、0.4048，反映了这三个变量与生态环境水平密切相关，第二新因子Z2 包含的信息量次之为29.34％，它的主要代表变量为X3(地理结构)、X6(资源配置)、X9 (可持续性)，其权重系数分别为0.5299、0.5273、0.4589，第三新因子 Z3包含的信息量为11.97％，代表总量为 X9(可持续性)、 X5(物质还原)，权重系数分别为0.5933、0.5664。这些代表变量反映了各自对该新因子作用的大小，它们是生态环境系统中最重要的影响因素。 根据前三个主成分得分，用其贡献率加权，即得十个城市各自的总得分 根据总得分排序，结果见表1。  2.主成分回归 考察进口总额Y与三个自变量：国内总产值x1,存储量x2，总消