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主成分分析

Análisis程序构成原则

对比todo en la página

Sintaxis

coeff = pca(X)

coeff = pca(X，名称，值)

[coeff,score,latent] = pca(___）

[coeff,score,latent,tsquared] = pca(___）

[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(___）

Descripcion

比如

多项式系数= pca (X）《原则组成要素的系数》también《货物运输的准则》，《数据之母》n运动p，X．Las filas deX对应一个观测值，列对应一个变量。系数矩阵p运动p．卡达圆柱de多项式系数联合国组成部分的连续系数主要列están联合国组成部分的顺序变化。形式上的预先决定，主成分分析descomposición有价奇异点算法数据利用中心(SVD)。

比如

多项式系数= pca (X，名称,值）deuelve cualquier argument de salida de sintaxis previas utizando opciones adicionales para la computación y manejo de tipos de datos speciales, especificadas por uno más parares de argumentos名称,值．

Por ejemplo, puede specific el número组成原则主成分分析devuelve o el uso de unalgoritmo distinto de SVD。

比如

［多项式系数，分数，潜在的= pca(___）También我们的原则和原则分数这是一种不同的原则潜在的．在前方的道路上，利用和讨论。

所有组成原则和代表原则X原则空间。Las filas de分数对应一个观察柱对应一个组成部分。

各组成要素之间的差额，各利益之母之间的差额，各利益之母之间的差额X．

比如

［多项式系数，分数，潜在的，tsquared= pca(___）también devuelve la estadística de T-cuadrado de Hotelling para cada observación enX．

比如

［多项式系数，分数，潜在的，tsquared，解释，μ= pca(___）可以加入devuelve解释，这是一种变化，完全解释了事物的基本组成μ， la media estimada de cada variable enX．

包括

反待办事项

与数据相关联的组成原则

省略脚本在体内

Cargue el conjunto de datos de muestra。

负载哈尔德

13个观测值4个变量。

是构成要素的原则，是资料的原则。

Coeff =主成分

多项式系数=4×4-0.0678 -0.6460 0.5673 0.5062 -0.6785 -0.0200 -0.5440 0.4933 0.0290 0.7553 0.4036 0.5156 0.7309 -0.1085 -0.4684 0.4844

Las filas de多项式系数连续的成分变量系数和单列对应的成分原理。

PCA en presencia de datos faltantes

关于构成原则的系数，关于数据的价值。

Cargue el conjunto de datos de muestra。

负载进口- 85

数据之母Xtiene 13个变量continuas en las columnas de la 3 a la 15:距离entre ejes，经度，anchura, altura, tara, cilindrada, diámetro, carrera, relación de compresión, potencia, RPM máximas, mpg en ciudad y mpg en autopista。一个变量diámetro y carrera les faltan cuatro valores en las filas de la 56 A la 59 y A las variables potencia y RPM máximas les faltan dos valores en las filas 131 y 132。

Realice los análisis构成原则。

coeff = pca(X(: 3:15));

先天决定论，主成分分析Lleva a cabo la acción有一种非凡的勇气“行”,“完成”．Esta opción消除对价值的观察南Antes del cálculo。Las filas de南Se vuelven a insertaren分数ytsquared与之相联系，与之相联系56 a 59, 131 y 132。

Utilice“成对”Para realizar el análisis组成原则。

coeff = pca(X(:，3:15)，“行”，“成对”）;

En este caso，主成分分析计算元素(我，j)“协方差之母”“利用价值之母南En las columns我oj德X．没有明确的定义。Esta opción这是一个简单的算法主成分分析利用descomposición与你同在。没有特别的算法，也没有特别的方法，主成分分析Lo establishment en“eig”．如果precisa“圣言”Como el algorithm, con la opción“成对”,因此,主成分分析发扬联合国广告之门，建立算法“eig”y连续。

用我的论点来代替我的英勇“行”,“所有”，主成分分析我们的生命尽头opción在我们的数据中，我们的生命是无价的。

coeff = pca(X(:，3:15)，“行”，“所有”）;

使用pca错误(第180行)原始数据包含NaN缺失值，而“Rows”选项设置为“all”。考虑使用“complete”或“pwise”选项。

PCA ponderada

省略脚本在体内

利用可变的变量，换算成相同的货币，换算成相同的货币análisis原则组成。

Cargue el conjunto de datos de muestra。

负载哈尔德

Realice el análisis不同变量之间相互影响的要素之间相互影响的变量。

[wcoeff，~，latent，~，explained] = pca(配料，“VariableWeights”，“方差”）

wcoeff =4×4-2.7998 2.9940 -3.9736 1.4180 -8.7743 -6.4411 4.8927 9.9863 2.5240 -3.8749 -4.0845 1.7196 9.1714 7.5529 3.2710 11.3273

潜在的=4×12.2357 1.5761 0.1866 0.0016

解释了=4×155.8926 39.4017 4.6652 0.0406

Tenga en cuenta que la matriz de系数，wcoeff，没有es ortonnormal。

正态系数的矩阵计算。

Coefforth = diag(std(配料))\wcoeff

coefforth =4×4-0.4760 0.5090 -0.6755 0.2411 -0.5639 -0.4139 0.3144 0.6418 0.3941 -0.6050 -0.6377 0.2685 0.5479 0.4512 0.1954 0.6767

新矩阵系数的计算，coefforth．

coefforth * coefforth’

ans =4×41.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 -0.0000 0.0000 1.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 1.0000

PCA con ALS para dattantes faltantes

省略脚本在体内

计算程序组成原则中心mínimos备用计算程序(ALS)在计算方法上的价值。

Cargue los datos de muestra

负载哈尔德

13个观测值4个变量。

Realice el análisis组成原理和算法的计算和组成系数的计算。

[coeff,score,latent,tsquared,explained] = pca(成分);多项式系数

多项式系数=4×4-0.0678 -0.6460 0.5673 0.5062 -0.6785 -0.0200 -0.5440 0.4933 0.0290 0.7553 0.4036 0.5156 0.7309 -0.1085 -0.4684 0.4844

任意形式价值介绍。

Y =配料;rng (“默认”）;再现率%Ix =随机的(“unif”0 1大小(y)) < 0.30;y(ix) = NaN

y =13×47 26 6 NaN 1 29 15 52 NaN NaN 8 20 11 31 NaN 47 7 52 6 33 NaN 55 NaN NaN NaN 71 NaN 6 1 31 NaN 44 2 NaN NaN 22 21 47 4 26

大约百分之三十的价值指数南．

Realice el análisis组成原理和算法的计算和组成系数的计算。

[coeff1,score1,latent,tsquared,explained,mu1] = pca(y，.．.“算法”，“als”）;coeff1

coeff1 =4×4-0.0362 0.8215 -0.5252 0.2190 -0.6831 -0.0998 0.1828 0.6999 0.0169 0.5575 0.8215 -0.1185 0.7292 -0.0657 0.1261 0.6694

musestre la media estimada。

mu1

mu1 =1×48.9956 47.9088 9.0451 28.5515

重新认识我们的观察数据。

T = score1*coeff1' + repmat(mu1,13,1)

t =13×47.0000 26.0000 6.0000 515.250 1.0000 29.0000 15.0000 520.000 10.7819 53.0230 8.0000 20.0000 11.0000 31.0000 13.5500 47.0000 7.0000 52.0000 6.0000 33.0000 10.4818 55.0000 7.8328 17.9362 3.0982 71.0000 11.9491 6.0000 1.0000 31.0000 -0.5161 44.0000 2.0000 53.7914 5.7710 22.0000 21.0000 47.0000 4.0000 26.0000

算法，估计，价值，faltantes，和，数据。

比较性计算结果与环境关系ángulo比较性计算结果与环境关系系数向量。entrentre el ángulo entre系数，entre系数，para，完整数据和，datos, con, valores, faltantes，效用，ALS。

子空间(多项式系数,coeff1)

Ans = 9.7413e-16

勇敢的人pequeño。Indica que loresultados, si usa主成分分析以英勇的名义辩论“行”,“完成”我们永远无法与美国同归于尽主成分分析以英勇的名义辩论“算法”、“als”Cuando faltan datos, están cerca。

真理análisis原则与争论的原则与英勇的标准“行”,“完成”组成成分的系数。

[coeff2,score2,latent,tsquared,explained,mu2] = pca(y，.．.“行”，“完成”）;coeff2

coeff2 =4×3-0.2054 0.8587 0.0492 -0.6694 -0.3720 0.5510 0.1474 -0.3513 -0.5187 0.6986 -0.0298 0.6518

En este caso，主成分分析我爱你，我爱你，我爱你y单凭自己的力量。主成分分析独立地发展。没有puede utilitzar la opción“行”,“成对”无半确定阳性的协方差矩阵主成分分析毁灭联合国错误之门。

请原谅ángulo请原谅，请原谅，请原谅，请原谅，请原谅，请原谅，请原谅eliminación“行”,“完成”)．

子空间(多项式系数(:1:3),coeff2)

Ans = 0.3576

El ángulo entre los dos espacios es substance más grande。不同的是不同的结果。

musestre la media estimada。

mu2

mu2 =1×47.8889 46.9091 9.8750 29.6000

在这里，媒体是唯一的，媒体是唯一的y．

重新认识我们的观察数据。

score2 * coeff2’

ans =13×4南南南南-7.5162 -18.3545 4.0968 22.0056南南南南南南南南南南南南南南南南南-0.5644 5.3213 -3.3432 3.6040南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南南-0.1076 -6.3333 -3.7758 -

为了永恒不变的价值南ALS(肌萎缩性侧索硬化症)实用工具是一个重大的问题，是一个数据，是一个重要的问题。

变量，标点符号和组成要素的系数

省略脚本在体内

“系数的中心”，“标点符号”和“组成原则的变量”。

Cargue el conjunto de datos de muestra。

负载哈尔德

13个观测值4个变量。

在系数的中心，在元素的原则和成分的数据之间。

[coeff,score,latent] = pca(成分)

多项式系数=4×4-0.0678 -0.6460 0.5673 0.5062 -0.6785 -0.0200 -0.5440 0.4933 0.0290 0.7553 0.4036 0.5156 0.7309 -0.1085 -0.4684 0.4844

分数=13×436.8218 -6.8709 -4.5909 - 3.3967 - 29.6073 4.6109 -2.2476 -0.3958 -12.9818 -4.2049 -1.1261 23.7147 -6.6341 1.8547 -0.3786 -0.5532 -4.4617 -6.0874 0.1424 -10.8125 -3.6466 0.9130 -0.1350 -32.5882 8.9798 -1.6063 0.0818 22.6064 10.7259 3.2343 -9.2626 8.9854 -0.0169 -0.5437 -3.2840 -14.1573 7.0465 0.3405

潜在的=4×1517.7969 67.4964 12.4054 0.2372

卡达圆柱de分数与联合国机构负责人通信。El向量潜在的Almacena las varianzas de los cuatro components principales。

重新解释中间成分的数据。

居中=分数*coeff'

Xcentered =13×4-0.4615 -22.1538 -5.7692 30.000 -6.4615 -19.1538 3.2308 22.0000 3.5385 7.8462 -3.7692 -3.7692 17.0000 -0.4615 3.8462 3.5385 6.8462 -2.7692 -8.0000 -4.4615 22.8462 5.2308 -24.0000 -6.4615 -17.1538 10.2308 14.0000 -5.4615 5.8462 6.2308 - 8.0308 -8.0000 13.5385 -1.1538 -7.7692 -4.0000

新数据Xcentered这些资料，原始资料，中央资料，媒体资料，专栏资料，记者资料。

各组成要素要素的对照表各组成要素要素的对照表变量observación独自一人gráfica。

biplot(多项式系数(:,1:2),“分数”分数(:1:2),“varlabels”, {“v_1”，“v_2”，“v_3”，“两者”})；

图中包含一个轴对象。axis对象包含14个类型为line, text的对象。

Las cuatro变量están代表在este双线图por un向量，y la dirección y la longitude del vector indican cómo贡献变量a los dos componentes principales en la gráfica。引物的基本成分，水平引物的基本成分，对三元变量的正系数。Por lo tanto, los vector $v_{3.}$ y $v_{4}$ Se indican en la mitad derecha de la gráfica。主系数，基本成分，主要因素，变量的对应关系 $v_{4}$ ．

第二分量主，está垂直，负系数para变量 $v_{1}$ ， $v_{2}$ y $v_{4}$ ， y联合国变量正系数 $v_{3.}$ ．

Este biplot en 2D también包括un punye para cada una de las 13观测，con codenadas que indican la puntuación cada observación para los components principales de la gráfica。在天堂，在天堂的尽头gráfica tienen las puntuaciones más bajas para el primer componente principal。Los puntos están escalados con respect al valor puntuación máximo y ala longitude máxima del coeficiente, por lo que solo se pueden determinar sus ubicaciones relativers a partir de la gráfica。

Estadística de t -夸德拉多

省略脚本在体内

la的价值中心estadística T-cuadrado de Hotelling。

Cargue el conjunto de datos de muestra。

负载哈尔德

13个观测值4个变量。

Realice el análisis关于T-cuadrado的原则和价值的问题。

[coeff,score,latent,tsquared] = pca(成分);tsquared

tsquared =13×15.6803 3.0758 6.0002 2.6198 3.3681 0.5668 3.4818 3.9794 2.6086 7.4818

请求单独处理几个主要问题的首要问题和计算几个主要问题的最重要的问题和计算。

[coeff，分数，潜在，tsquared] = pca(成分，“NumComponents”2);tsquared

tsquared =13×15.6803 3.0758 6.0002 2.6198 3.3681 0.5668 3.4818 3.9794 2.6086 7.4818

我们的关系，包括我们的关系，我们的空间，我们的组成，主成分分析计算T-cuadrado和el espacio完成的价值，使用的cuatro组件。

英勇的马哈拉诺比，在减少空间的过程中，在减少空间的过程中。

Tsqreduced = mahal(分数，分数)

tsqreduced =13×13.3179 2.0079 0.5874 1.7382 0.2955 0.4228 3.2457 2.6914 1.3619 2.9903

换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算成换算。

Tsqdiscarded = tsquared - tsqreduced

tsqdiscarded =13×12.3624 1.0679 5.4128 0.8816 3.0726 0.1440 0.2362 1.2880 1.2467 4.4915

解释组成原理的变化

省略脚本在体内

关于各组成原则的变化和解释。缪斯特拉representación在空间组成原则方面的数据。

Cargue el conjunto de datos de muestra。

负载进口- 85

在变化的过程中，可以解释变量的组成原理。

[coeff,score,latent,tsquared,explained] = pca(X(:，3:15));解释

解释了=13×164.3429 35.4484 0.1550 0.0379 0.0078 0.0048 0.0013 0.0011 0.0005 0.0002

有99,95%的质数成分是可解释的。

可视化la representación关于空间和基本要素的数据。

scatter3(分数(:1),分数(:,2),得分(:,3)轴平等的包含(“第一主成分”) ylabel (“第二主成分”) zlabel (“第三主成分”）

图中包含一个轴对象。坐标轴对象包含一个散点类型的对象。

根据不同的原则，不同的原则，不同的原则，不同的原则。这是一种可能的变化，是一种可能的方式。一个可变的，不同的，不同的，不同的，不同的，不同的，不同的，不同的。在所有的原则中，第一个可变的原则，在所有的原则中，第一个可变的原则中，第一个可变的原则。没有一件事是关于pena的，那是关于一个分体的组成原理的，那是关于数据变化的0.05%的单独解释。

Para omitir cualquiera de las salidas, puede utilitar～“我与你同在”。我爱你，我爱你，特别是:

[多项式系数,分数,潜伏,~,解释]= pca (X (:, 3:15));

applicar PCA a los nuevos datos y generar código C/ c++

Este ejemplo utilza:

省略脚本在体内

有许多组成原则，在数据上是相通的，在数据上是相通的。这个程序útil机器学习的相关数据和相关数据和机器学习的相关数据和相关模型。关于这个问题，关于这个问题，关于这个问题，关于这个问题，关于这个问题，关于这个问题，关于这个问题después关于这个问题，关于这个问题。Para probar, modelo, formo，利用，和，prueba，数据的结合，tiene que, apicicla transformación, PCA，和，数据的结合，数据的结合。

Este ejemplo también describe cómo generar código C/ c++。Debido a que主成分分析es compatible con la generación de código, puede generar código que leve a cabo el PCA con un un conjunto de entrenamiento和apicica el PCA al conjunto de prueba datos。Después implemente el código en un dispositivo。我们的天堂，我们的天堂，我们的天堂tamaño可观。关于死亡的记忆，关于死亡的记忆predicción。Utilice主成分分析zh MATLAB®y aplique PCA新数据código generado eneldispositivo。

通用código C/ c++ requiere MATLAB®Coder™。

applicar PCA新数据

中间有个手鼓readtable．El conjunto de datos está en El archiveCreditRating_Historical.dat， que continene los datos históricos de calificación de crédito。

信用评级=可读(“CreditRating_Historical.dat”）;creditrating (1:5,:)

ans =5×8表ID WC_TA RE_TA EBIT_TA MVE_BVTD S_TA行业评级_____ _____ _____ _______ ________ _____ ________ _______ 62394 0.013 0.104 0.036 0.447 0.142 3 {'BB'} 48608 0.232 0.335 0.062 1.969 0.281 8 {'A'} 42444 0.311 0.367 0.074 1.935 0.366 1 {'A'} 48631 0.194 0.263 0.062 1.017 0.228 4 {'BBB'} 43768 0.121 0.413 0.057 3.647 0.466 12 {'AAA'}

La primera column es un ID de cada observación y La última column es una calificación。特别是las column de la segunda la séptima como datos predictores y especfique la última column (评级)一起来休息吧。

X = table2array(creditrating(:，2:7));Y = creditrating.评级;

利用这100个开始，观察，和，恢复，和，和，和，之间的关系。

XTest = X(1:100，:);XTrain = X(101:end，:);YTest = Y(1:100);YTrain = Y(101:end);

这是构成原则的中心，也是与之相结合的数据XTrain．

[coeff,scoreTrain，~，~，explained,mu] = pca(XTrain);

Este código devuelve cuatro salidas:多项式系数，scoreTrain，解释yμ．Utilice解释(总变化的变化)对环境的影响número对必然的变化的解释联合国95%。Utilice多项式系数主要成分的系数μ(medias estimadas deXTrain)适用PCA与与法律数据相关联的条款。UtilicescoreTrain(puntuaciones de componentesprincipales) en vez deXTrainCuando entrene UN modelo。

关于各组成要素的变化和解释。

解释

解释了=6×158.2614 41.2606 0.3875 0.0632 0.0269 0.0005

Los dos primeros components explican más del 95% toda la variabilidad。思想中心número 95%的可变性的必要因素。

Idx = find(cumsum(explained)>95,1)

Idx = 2

Forme un árbol de clasificación con los primeros dos componentes。

scoreTrain95 = scoreTrain(:，1:idx);mdl = fitctree(scoreTrain95,YTrain);

mdlEs UN modelo deClassificationTree．

方法和模式，方法和公式，方法和公式，方法和公式，方法和公式，方法和公式，方法和公式。所有的规则，所有的原则，所有的数据，所有的规则，所有的规则μ德XTestY multiplicándolo por多项式系数．基本要素要素，基本要素要素要素，基本要素要素要素多项式系数(:1:idx)．

scoreTest95 = (XTest-mu)*coeff(:，1:idx);

Pase el modelo formadomdl你的数据与现实的结合scoreTestA la función预测Para前人，las calificaciones Para el conjunto de prueba。

ytest_expected = predict(mdl,scoreTest95);

Generar脏污

generere código que aplique PCA a los datos y prediga la calificación con el modelo formado。Tenga en cuenta que generar código C/ c++ requiere MATLAB®Coder™。

clasificación在档案馆里的模范卫士myMdl.mat反对saveLearnerForCoder．

saveLearnerForCoder (mdl“myMdl”）;

Defina una función de punto de entrada nombradomyPCAPredict可接受的联合国有关法律资料(XTest) e información del PCA (多项式系数yμ) y devuelve las calificaciones de los datos de prueba。

Añada la directive del compilador (o pragma)% # codegena la función de punto de entrada después de la firma de la función para indicar que intenta generar código para el algormo de MATLAB。Añadir esta指令仪器分析程序de código de MATLAB para ayudarle a诊断不规则漏洞que provocarían错误durante la generación de código。

函数label = mypcappredict (XTest,coeff,mu)% # codegen使用PCA转换数据scoreTest = bsxfun(@minus,XTest,mu)*coeff;负载训练分类模型mdl = loadLearnerForCoder(“myMdl”）;使用加载模型预测评级label = predict(mdl,scoreTest);

myPCAPredict申请PCA新数据案多项式系数yμ，我的预言，我的梦想，我的梦想。De esta manera, no tiene que pasar los datos De entrenamiento, que pueden ser De un tamaño可观。

注:si hace clic en el botón ubicado en la zona superior derecha de esta página y abre este ejemplo en MATLAB®，MATLAB®abrirá la carpet de ejemplo。Esta carpet incluye el archiivo de función de punto de entrada。

Genere código mediantecodegen(MATLAB编码器)．数据que C y c++ son lenguajes de tipado estático, debe determinar las丙径de todas las变量de la función de entrada en tiempo de compilación。Para especificlos tipos de datos y el tamaño de arreglo de entrada exacto, pase una expresión de MATLAB®que rep el conjunto de valores con un tipo de datos y un tamaño de arreglo determinado con la opciónarg游戏．Si el número de observaciones no se conoce en el momento de la compilación, también puede especificar la entrada como tamaño变量效用coder.typeof(MATLAB编码器)．Para obtener más详情，咨询为代码生成指定可变大小的参数．

codegenmyPCAPredictarg游戏{coder.typeof (XTest[正无穷,6],[1,0]),多项式系数(:,1:idx),μ}

代码生成成功。

codegen属la función MEX demyPCAPredict_mexCon una extensión依赖de la平台。

Compruebe el código generado。

YTest_predicted_mex = myPCAPredict_mex(XTest,coeff(:，1:idx)，mu);isequal (YTest_predicted YTest_predicted_mex)

ans =逻辑1

isequalDevuelve una lógica 1 (真正的)，“lo que signa que todas las entradas son iguales”。La comparación confirma que La función预测德mdlY la funciónmyPCAPredict_mexDevuelven las mismas calificaciones。

Para obtener más información sobre la generación de código, consulte代码生成简介y代码生成和分类学习应用程序．Este último describe cómo realizar el PCA y entrrenar un modelo mediante la app Classification Learner, y cómo generar código C/ c++ que prediga las etiquetas de los nuevos datos basándose en el modelo formado。

entrada论证

反待办事项

`X`- - - - - -Datos de entrada
matriz

关于entrada, para, calculus, los components, principes, especificos, como, a matrixn运动p．Las filas deX对应一个观测值和一个列，一个变量。

数据提示:单|双

英勇论争

特别的论点Name1 = Value1,…,以=家,在哪里的名字这就是所谓的论点价值英勇的通讯员。英勇的论点después那些不重要的论点。

在R2021a之前的版本中，使用另一种方式的名字澳德之间。

比如:“算法”、“eig”、“集中”,假的,‘行’,‘所有’,‘NumComponents’,3especifica,主成分分析利用descomposición的算法，在所有的调解中，没有数据的中心，利用所有的观察和单独的基本组成原则。

`算法`- - - - - -基本组成算法
`“圣言”`(predeterminado) |`“eig”`|`“als”`

原则构成的算法主成分分析运用可实现的事物análisis所有的原则，都可以与其他事物相区分，也可以与其他事物相区分“算法”Y uno de los sigientes。

英勇 Descripcion

“圣言” 英勇predeterminado。Descomposición从价奇异点(SVD) deX．

“eig” Descomposición在协瓦朗萨的矩阵中求平安(EIG)。El algorithm EIG es más rápido que SVD cuando El número de observaciones，n，超级el número de变量，p，那是我们的精确的思想número de condición de我们的共同变化的思想número de condición deX．

英勇	Descripcion
`“圣言”`	英勇predeterminado。Descomposición从价奇异点(SVD) de`X`．
`“eig”`	Descomposición在协瓦朗萨的矩阵中求平安(EIG)。El algorithm EIG es más rápido que SVD cuando El número de observaciones，n，超级el número de变量，p，那是我们的精确的思想número de condición de我们的共同变化的思想número de condición de`X`．
`“als”`	算法mínimos cuadrados alternos (ALS)。Este algorithm, ententra la mejor aproximación de rangokfactorizando`X`那是由各种因素组成的n运动k， L, y因式矩阵p运动k， R, dondekEs el número de componentes principales。La factorización utilization un método iterativo que comienza con valores inatiories。 ALS está diseñado para manejar mejor los valores faltantes。Es preferred a la eliminación por pares (`“行”,“成对”`)，，，，，，，， (`“行”,“完成”`)．我们可以用我们的方式来处理这些问题pequeño我们可以用我们的方式来处理这些问题，我们不能用我们的方式来处理这些问题。

“als”

算法mínimos cuadrados alternos (ALS)。Este algorithm, ententra la mejor aproximación de rangokfactorizandoX那是由各种因素组成的n运动k， L, y因式矩阵p运动k， R, dondekEs el número de componentes principales。La factorización utilization un método iterativo que comienza con valores inatiories。

ALS está diseñado para manejar mejor los valores faltantes。Es preferred a la eliminación por pares (“行”,“成对”)，，，，，，，， (“行”,“完成”)．我们可以用我们的方式来处理这些问题pequeño我们可以用我们的方式来处理这些问题，我们不能用我们的方式来处理这些问题。

比如:“算法”、“eig”

`为中心的`- - - - - -中柱指数
`真正的`(predeterminado) |`假`

对中央的指示，特别是对另一个地方的指示“中心”Y una de estasexpressiones lógicas。

英勇	Descripcion
`真正的`	Predeterminado。`主成分分析`中枢`X`雷斯坦多的媒体，德拉圆柱，安特斯，德拉计算器descomposición从奇点的价值来看descomposición从吉祥的价值来看。如果`X`faltantes contene valores faltantes`南`，`意思是(X, omitnan)`对媒体的利用是不可撤销的。Puede reconstruction los datos centrados utilzando`分数*多项式系数的`．
`假`	En este caso，`主成分分析`没有数据中心。“重建原始资料”`分数*多项式系数的`．

比如:“集中”,假的

数据提示:逻辑

`经济`- - - - - -Indicador de salida de tamaño económico
`真正的`(predeterminado) |`假`

西班牙国旗tamaño económico墨西哥国旗自由的自由，d，肖恩más pequeños que el número de变量，p，特别之处，在另一个地方，在另一个地方，在另一个地方“经济”Y una de estasexpressiones lógicas。

英勇 Descripcion

英勇	Descripcion
`真正的`	Predeterminado。`主成分分析`在最开始的时候独自狂欢delementos德`潜在的`Y las专栏记者de`多项式系数`y`分数`． Esta opción puede ser significativamente más rápida cuando el número de variablespEs mucho más grande qued．
`假`	`主成分分析`尽情地享受大自然`潜在的`．Las columns de`多项式系数`y`分数`对应cero元素en`潜在的`儿子大马鲛。

真正的

Predeterminado。主成分分析在最开始的时候独自狂欢delementos德潜在的Y las专栏记者de多项式系数y分数．

Esta opción puede ser significativamente más rápida cuando el número de variablespEs mucho más grande qued．

假

主成分分析尽情地享受大自然潜在的．Las columns de多项式系数y分数对应cero元素en潜在的儿子大马鲛。

Tenga en cuenta que cuandod<p，分数(d + 1:: p)y潜在的(d + 1: p)这是必要的，这是一根柱子多项式系数(d + 1:: p)定义方向性和方向性X．

比如:“经济”,假的

数据提示:逻辑

`NumComponents`- - - - - -Número de componentes solicados
Número de变量(predeterminado) |英勇进入escalar

Número关于被起诉的罪行，关于被起诉的罪行，关于被起诉的罪行“NumComponents”Y UN número entero escalark满足度0 <k≤p,在哪里pEs el número原始变量enX．Cuando se specific，主成分分析deuelve las primerask一列圆柱德多项式系数y分数．

比如:“NumComponents”,3

数据提示:单|双

`行`- - - - - -Acción价值的实现者`南`
`“完成”`(predeterminado) |`“成对”`|`“所有”`

Acción价值的实现者南数据之母X，有一种特殊的方式可以与别人分开，也有一种昏迷的方式“行”Y uno de los sigientes。

英勇 Descripcion

英勇	Descripcion
`“完成”`	Predeterminado。Las observaciones con valores`南`Se eliminan antes del cálculo。Las filas de`南`Se vuelven a insertaren`分数`y`tsquared`记者们。
`“成对”`	La opción唯一的应用程序和算法`“eig”`．没有特别的算法`“成对”`,因此,`主成分分析`Lo establishment en`“eig”`．如果especifica`“圣言”`Como el algorithm, junto con la opción`“行”,“成对”`,因此,`主成分分析`发扬联合国广告之门，建立算法`“eig”`y连续。 Cuando specifique la opción`“行”,“成对”`，`主成分分析`计算元素(我，j)“协方差之母”“利用价值之母`南`En las columns我oj德`X`．没有明确的定义。En ese caso，`主成分分析`联合国错误之门的终结。
`“所有”`	Se espera que`X`没有tenga valores faltantes。`主成分分析`运用你的数据，完成你的任务`南`．

“完成”

Predeterminado。Las observaciones con valores南Se eliminan antes del cálculo。Las filas de南Se vuelven a insertaren分数ytsquared记者们。

“成对”

La opción唯一的应用程序和算法“eig”．没有特别的算法“成对”,因此,主成分分析Lo establishment en“eig”．如果especifica“圣言”Como el algorithm, junto con la opción“行”,“成对”,因此,主成分分析发扬联合国广告之门，建立算法“eig”y连续。

Cuando specifique la opción“行”,“成对”，主成分分析计算元素(我，j)“协方差之母”“利用价值之母南En las columns我oj德X．

没有明确的定义。En ese caso，主成分分析联合国错误之门的终结。

“所有”

Se espera queX没有tenga valores faltantes。主成分分析运用你的数据，完成你的任务南．

比如:“行”,“成对”

`权重`- - - - - -Pesos de las observaciones
凯泽本人(predeterminado) |向量斐乐

墨西哥比索observación，特别值得一去的地方，也有同样的昏迷“重量”Y UN纵向向量n这是我们的正要素。

数据提示:单|双

`VariableWeights`- - - - - -比索变量
向量斐乐|`“方差”`

比索变量，特别的，特别的，特别的，特别的“VariableWeights”Y uno de los sigientes。

英勇 Descripcion

英勇	Descripcion
向量斐乐	纵向矢量p这是我们的正要素。
`“方差”`	比索变量，逆变量，变化变量，灵魂变量。Si también这是一个值得注意的问题`“重量”`，引经出义的货币变量，反变量，变奏和变化，和生命。如果`“中心”`Está establecido en`真正的`时间之殇，数据之母`X`Está中央标准。En este caso，`主成分分析`deuelve los components principales según la matriz de correlación。

向量斐乐

纵向矢量p这是我们的正要素。

“方差”

比索变量，逆变量，变化变量，灵魂变量。Si también这是一个值得注意的问题“重量”，引经出义的货币变量，反变量，变奏和变化，和生命。

如果“中心”Está establecido en真正的时间之殇，数据之母XEstá中央标准。En este caso，主成分分析deuelve los components principales según la matriz de correlación。

比如:“VariableWeights”、“方差”

数据提示:单|双|字符|字符串

`Coeff0`- - - - - -英勇系数
自由价值的母体(predeterminado) |Matrizp运动k

英勇，系数之母多项式系数，特别之处，在另一个地方，在另一个地方，在另一个地方“Coeff0”Y矩阵p运动k,在哪里pEs el número de变量ykEs el número共同调查的组成部分。

背板

用我的名字，勇敢地独唱“算法”海“als”．

数据提示:单|双

`Score0`- - - - - -Valor inicial para las puntuaciones
自由价值的母体(predeterminado) |Matrizk运动米

英勇，少年之母分数，特别之处，在另一个地方，在另一个地方，在另一个地方“Score0”Y矩阵n运动k,在哪里nEs el número de observaciones ykEs el número共同调查的组成部分。

背板

用我的名字，勇敢地独唱“算法”海“als”．

数据提示:单|双

`选项`- - - - - -Opciones para las iteraciones
estructura

对重复的操作，特别的，可以分开的，可以昏迷的，一致的“选项”Y una estructura creada por la funciónstatset．主成分分析在工作的过程中，在工作的过程中。

Nombre del campo	Descripcion
`“显示”`	Nivel de salida en pantalla。拉斯奥皮奥涅的儿子`“关闭”`，`“最后一次”`y`“通路”`．
`“麦克斯特”`	Número máximo许可之路。英勇的先兆1000。A diencia de la configuración de la optimización，英勇之旅`麦克斯特`Se考虑趋同。
`“TolFun”`	Número积极的que da la容忍度terminación para la función de成本。英勇先兆1e-6。
`“TolX”`	Número正的公式límite收敛的公式相对于矩阵的元素和因子，L y R，算法ALS。英勇先兆1e-6。

背板

用我的名字，勇敢地独唱“算法”海“als”．

这是一个崭新的重建之路主成分分析用我的论点代替我的英勇“选项”．

比如:Opt = statset('pca');opt.MaxIter = 2000;coeff = pca(X，'Options'，opt);

数据提示:结构体

salida的论证

反待办事项

`多项式系数`-基本组成系数
matriz

组成要素的系数，与母体相联系的原则p运动p．卡达圆柱de多项式系数连续系数para联合国组成部分的主体。拉柱están en orden descent según la varianza del component，潜在的．

`分数`-各组成原则
matriz

共同的原则，共同的法则。Las filas de分数对应一个观察柱，一个组成部分。

`潜在的`-原则差异
向量一列圆柱

各原则之间的差异，各原则之间的差异，各原则之间的差异X， devueltas como联合国矢量列。

`tsquared`- Estadística de T-cuadrado de Hotelling
向量一列圆柱

Estadística de T-cuadrado de Hotelling，关于森林森林的标准化计算observación，联合国矢量柱。

`解释`-变奏曲的完全解释
向量一列圆柱

变化的变化，全部的解释，成分的基本，矢量列的推导。

`μ`-媒体估计
向量斐乐

媒体估计变量X， devueltas como UN vector fila cuando为中心的Está establecido en真正的．Cuando为中心的西文假， el software no computa las media y develve UN vector de ceros。

Más acerca de

反待办事项

Estadística de T-cuadrado de Hotelling

La estadística de T-cuadrado de Hotelling es una medida estadística de La distance de La multivariante de cada observación desde el centro del conjunto de datos。

包括与之相关的内容número变量，主成分分析运用计算器的组成原理estadística de T-cuadrado (se calcula en todo el espacio)。我爱你estadística在我们的世界里，我们在我们的世界里，我们在我们的世界里:

Para la estadística T-cuadrado en el espacio reducido, utilice泰姬陵(得分,得分)．
Para la estadística T-cuadrado en el espacio descarado, primero calcalla estadística de T-cuadrado con[coeff,score,latent,tsquared] = pca(X，'NumComponents'，k，…)，计算器la estadística T-cuadrado en el espacio reducido conTsqreduced = mahal(分数，分数)Y tome la diferenciatsquared-tsqreduced．

自由的自由

自由的天堂，d， es igual an- 1, si los datos están centrados yn反之，donde:

nEs el número de filas sin南如果它“行”,“完成”．
nEs el número de filas sin ningún南在柱面上，在天庭上número máximo在罪恶中南如果它“行”,“成对”．

比索变量

这是一种变量间的关系，是一种无正常系数的矩阵。Suponga que el vector de pesos variables que utilizó se美洲驼varwei向量的基本成分系数主成分分析devuelto西文wcoeff．Puede calculallos系数ortonormale con la transformación诊断接头(sqrt (varwei)) * wcoeff．

Algoritmos

脂肪酸的主成分分析Impone una convención这是上天的旨意，这是上天的旨意，这是上天的旨意系数海positivo。形成层símbolo无形成层的矢量系数。

Referencias

[1]乔利夫，麻省理工学院。主成分分析．第二版，施普林格，2002。

[2]克尔扎诺夫斯基，w。多元分析原理．牛津大学出版社，1988年。

[3] Seber g.a.f.多变量的观察．威利,1984年。

[4] j.e.a.杰克逊。主要部件的用户指南．威利,1988年。

[5] Roweis, S.“用于PCA和SPCA的EM算法。”1997年神经信息处理系统进展会议论文集．卷10 (NIPS 1997)，剑桥，马萨诸塞州，美国:麻省理工学院出版社，1998年，第626-632页。

[6] Ilin, A.和T. Raiko。缺失值情况下主成分分析的实用方法j·马赫。学习。Res。．第11卷，2010年8月，1957-2000页。

Capacidades ampliadas

Arreglos中音部
Realice cálculos con arreglos que tienen más filas de las que caben en la memoria。

Esta función es兼容的规定，规定，资料，备忘录，不充分的规定，限制。

主成分分析直接计算公式和协方差矩阵和效用函数funciónpcacov《计算组成原则的国际备忘录》。
Las sintaxis相容子:
- coeff = pca(X)
- [coeff,score,latent] = pca(X)
- [coeff,score,latent,explained] = pca(X)
- [coeff,score,latent,tsquared] = pca(X)
- [coeff,score,latent,tsquared,explained] = pca(X)
英勇之争，无子不相容。

Para obtener más información, consulte没有充分的证据．

Generación de código C/ c++
Genere código C y c++ mediante MATLAB®Coder™。

通常的限制:

Cuando“算法”西文“als”，英勇“显示”帕拉“选项”se ignora。
Los valores de Los argumentos de normre -valor“重量”y“VariableWeights”德本爵士。
辩论的英勇，与名义的英勇相比“经济”Debe ser una constant de timempo de compilación。我爱你，我爱你，我爱你“经济”,假的En el código generado，包括ya{coder.Constant(经济),coder.Constant (false)}英勇无畏arg游戏德codegen(MATLAB编码器)．
有尊严的论点有尊严的英勇有尊严的时刻compilación。
El código generado siempre devuelve la quinta salida解释Como UN矢量列。
El código generado siempre devuelve la sexta salidaμComo UN矢量fila。
如果μesta vacio主成分分析devuelveμComo UN arreglo 1 por 0。主成分分析没有convierteμUN arreglo vacío 0 por 0。
El código没有归因的根源X我爱你南Como UN caso special。工资维度están结算任务协定。
Para aahaval memora en el el posipositivo en el que implemente el código generado, puede separar el entrenamiento(解释PCA的组成部分，partir de los datos de entrada)和la predicción (realización de una transformación de PCA)。识解组件del PCA en MATLAB^®．法律定义función法律约束约束transformación法律约束要素要素系数(多项式系数) y las media estimados (μ)， que son las salidas de主成分分析．结尾，generere código para la función de punto de entrada。Para ver un ejemplo, consulteapplicar PCA a los nuevos datos y generar código C/ c++．

Para obtener más información sobre la generación de código, consulte代码生成简介y通用代码生成工作流程．

Arreglos GPU
Acelere código中间la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU)中间并行计算工具箱™。

通常的限制:

没有什么特别的理由来证明自己的英勇“算法”科莫“als”．
先验原则组成的算法(SVD)“算法”,“圣言”)．El algoritmo SVD no suele ser más rápido cuando se ejecuta en una GPU en lugar de una CPU。特别是关于nombre-valor的争论“算法”科莫“eig”para accelererar el cálculo en una GPU。

Para obtener más información, consulte在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)．

历史版本

介绍en R2012b

Consulte也

主成分分析

Sintaxis

Descripcion

包括

与数据相关联的组成原则

PCA en presencia de datos faltantes

PCA ponderada

PCA con ALS para dattantes faltantes

变量，标点符号和组成要素的系数

Estadística de t -夸德拉多

解释组成原理的变化

applicar PCA a los nuevos datos y generar código C/ c++

entrada论证

X- - - - - -Datos de entradamatriz

英勇论争

算法- - - - - -基本组成算法“圣言”(predeterminado) |“eig”|“als”

为中心的- - - - - -中柱指数真正的(predeterminado) |假

经济- - - - - -Indicador de salida de tamaño económico真正的(predeterminado) |假

NumComponents- - - - - -Número de componentes solicadosNúmero de变量(predeterminado) |英勇进入escalar

行- - - - - -Acción价值的实现者南“完成”(predeterminado) |“成对”|“所有”

权重- - - - - -Pesos de las observaciones凯泽本人(predeterminado) |向量斐乐

VariableWeights- - - - - -比索变量向量斐乐|“方差”

Coeff0- - - - - -英勇系数自由价值的母体(predeterminado) |Matrizp运动k

Score0- - - - - -Valor inicial para las puntuaciones自由价值的母体(predeterminado) |Matrizk运动米

选项- - - - - -Opciones para las iteracionesestructura

salida的论证

多项式系数-基本组成系数matriz

分数-各组成原则matriz

潜在的-原则差异向量一列圆柱

tsquared- Estadística de T-cuadrado de Hotelling向量一列圆柱

解释-变奏曲的完全解释向量一列圆柱

μ-媒体估计向量斐乐

Más acerca de

Estadística de T-cuadrado de Hotelling

自由的自由

比索变量

Algoritmos

Referencias

Capacidades ampliadas

Arreglos中音部Realice cálculos con arreglos que tienen más filas de las que caben en la memoria。

Generación de código C/ c++Genere código C y c++ mediante MATLAB®Coder™。

Arreglos GPUAcelere código中间la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU)中间并行计算工具箱™。

历史版本

Consulte也

特马

`X`- - - - - -Datos de entrada
matriz

`算法`- - - - - -基本组成算法
`“圣言”`(predeterminado) |`“eig”`|`“als”`

`为中心的`- - - - - -中柱指数
`真正的`(predeterminado) |`假`

`经济`- - - - - -Indicador de salida de tamaño económico
`真正的`(predeterminado) |`假`

`NumComponents`- - - - - -Número de componentes solicados
Número de变量(predeterminado) |英勇进入escalar

`行`- - - - - -Acción价值的实现者`南`
`“完成”`(predeterminado) |`“成对”`|`“所有”`

`权重`- - - - - -Pesos de las observaciones
凯泽本人(predeterminado) |向量斐乐

`VariableWeights`- - - - - -比索变量
向量斐乐|`“方差”`

`Coeff0`- - - - - -英勇系数
自由价值的母体(predeterminado) |Matrizp运动k

`Score0`- - - - - -Valor inicial para las puntuaciones
自由价值的母体(predeterminado) |Matrizk运动米

`选项`- - - - - -Opciones para las iteraciones
estructura

`多项式系数`-基本组成系数
matriz

`分数`-各组成原则
matriz

`潜在的`-原则差异
向量一列圆柱

`tsquared`- Estadística de T-cuadrado de Hotelling
向量一列圆柱

`解释`-变奏曲的完全解释
向量一列圆柱

`μ`-媒体估计
向量斐乐

Arreglos中音部
Realice cálculos con arreglos que tienen más filas de las que caben en la memoria。

Generación de código C/ c++
Genere código C y c++ mediante MATLAB®Coder™。

Arreglos GPU
Acelere código中间la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU)中间并行计算工具箱™。