PCA基本原理与MATLAB操作步骤_精品文档.pptx

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PCA原理及MATLAB操作PCA原理校正集：

n个样本p个光谱点对X标准化后还用表示。

求X的相关系数矩阵求R的特征值和特征向量。

特征值：

注：

求出的特征值需按从大到小的顺序排列PCA原理特征向量：

求主成分：

PCA原理假设取前3个主成分为：

作为模型的输入。

对于新光谱求主成分。

MATLAB操作步骤标准化：

其中：

MATLAB操作步骤求相关系数矩阵。

MATLAB操作步骤用eig函数求相关系数矩阵R的特征值和特征向量。

注：

用eig函数求出的特征值是由小到大排序的，需重新由大到小排序，对应的特征向量也重新排序。

求主成分。

假设选取前3个主成分。

新光谱M求主成分。

MATLAB操作步骤注：

可直接采用Matlab自带的princomp函数pc,score,latent,tsquare=princomp（X）;X：

校正集的原始数据latent：

特征值（已从大到小排列）pc：

特征向量（主成分系数）score：

主成分