PCA、KPCA数据降维C++实现

C++实现数据降维，包括PCA、KPCA两种方法，资源为Visual Studio2013完整工程代码。

#include“pca.h“    
#include“kpca.h“
void main（）
{
	//pca

	cout << “-----------------------pca------------------------“ << endl;
	int i j t;
	int m n;
	double **x **c **v **Project;
	double *A *B;
	sourcedata pp;

	double eps = 0.000001; //jacobi方法的终止精度            
	double getratio = 0.9; //特征值的提取率      
	const  char *File = “test1.txt“;  //原始数据文件名称    
	const char *projectfile = “pcaproject.txt“; //处理后的数据文件名称    
	PCA pca（2 3）;   //声明一个临时对象调用成员函数来获取数据    
	pp = pca.getdata（File）;  //获取外部数据    
	x = pp.data;
	m = pp.m;
	n = pp.n;

	cout << “数据的行数为“ << m << “，数据的列数为 “ << n << endl;
	A = new double[n];
	B = new double[n];
	v = new double*[n];
	for （i = 0; i < n; i++）
		v[i] = new double[n];
	PCA  testpca（m n）;   //声明一个对象并初始化           
	testpca.standarddata（x）; //对数据进行标准化处理           
	c = testpca.matrixproduct（x）; //获取协方差矩阵       
	i = testpca.jcb（c v eps 100）; //求取特征值和特征向量    
	for （int k = 0; k < n; k++）
		A[k] = c[k][k]; //获取特征值    
	testpca.zhengjiao（v）;   //正交化特征向量    
	testpca.selectionsort（A v）; //特征值和特征向量排序        
	t = testpca.selectcharactor（A getratio B）; //提取特征值    
	cout << “PCA降维后的维数：“ << t << endl;
	cout << “排序后提取的特征值及对应的特征向量“ << endl;
	for （i = 0; i <= t - 1; i++）
		printf（“%13.7e  “ A[i]）;
	printf（“\n\n“）;
	for （i = 0; i < n; i++）
	{
		for （j = 0; j < t; j++）
			printf（“%13.7e  “ v[i][j]）;
		printf（“\n“）;

	}
	cout << “特征值的累计贡献率是“ << endl;
	for （i = 0; i < n; i++）
		cout << B[i] << “  “;
	cout << endl;
	cout << “当提取效率是“ << getratio << “时提取了前“ << t << “个分量“ << endl;
	if （t >= 1 && t <= n）
		Project = testpca.getProject（t x v）;  //计算投影       
	else
		cout << “error“ << endl;
	testpca.saveProject（projectfile Project t）; //保存数据到文件  



	//kpca

	cout << endl<< “----------------------kpca------------------------“ << endl;
	int a;
	int l = 50; //随机提取样本的数目	
	const char *File2 = “test2.txt“;
	const char*eigenvectors = “eigen.txt“; //特征值和特征向量存储文件名称
	const char *projectfile2 = “kpcaproject.txt“; //提取出的投影文件存储名称
	SourceData pdata;
	
	double  gaussparameter;   //gauss kernel parameter
	double **K **KL; //gauss kernel matrix	
	
	KPCA kpca（3 2）;
	pdata = kpca.getdata（File2）; //获取外部数据
	x = pdata.data;
	m = pdata.m;
	n = pdata.n;

	A = new double[m];
	B = new double[m];
	KPCA  testkpca（m n）; //声明一个对象	
	gaussparameter = testkpca.getvar（x m n l 100 800）;
	
	cout << “gaussparameter  is “ << gaussparameter << endl;
	K = testkpca.getkernelmatrix（x gaussparameter 1）;
	KL = testkpca.modifykernelmatrix（K）; //修正核矩阵	
	c = new double*[m];
	for （a = 0; a		c[a] = new double[m];
	v = new double*[m];
	for （a = 0; a		v[a] = new double[m];
	for （a = 0; a		for （j = 0; j			c[a][j] = KL[a][j];
	a = testkpca.jcb（c v eps 10000）;	//求取特征值和特征向量
	cout << “计算特征值的迭代次数为“ << a << endl;
	if （a != -1）
	{
		for （a = 0; a			A[a] = c[a][a]; //获取特征值
	}
	else
		cout << “不能求得特征值和特征向量“ << endl;
	testk

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-06-05 16:01  169070003\
     目录           0  2017-06-05 16:01  169070003\169070003\
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     文件         973  2017-06-05 13:57  169070003\169070003.sln
     文件       17920  2017-06-05 16:01  169070003\169070003.v12.suo
     文件        4215  2017-06-05 14:02  169070003\169070003\169070003.vcxproj
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     文件        1667  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.log
     目录           0  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.tlog\
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     文件         708  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.tlog\cl.command.1.tlog
     文件        7192  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.tlog\CL.read.1.tlog
     文件         484  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.tlog\CL.write.1.tlog
     文件        1154  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.tlog\link.command.1.tlog
     文件        2542  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.tlog\link.read.1.tlog
     文件         462  2017-06-05 14:48  169070003\169070003\Debug\169070003.tlog\link.write.1.tlog
     文件      441629  2017-06-05 14:17  169070003\169070003\eigen.txt
     文件           3  2017-06-05 14:17  169070003\169070003\gaussparameter.txt
     文件       11949  2017-06-05 14:03  169070003\169070003\kpca.h
     文件        7257  2017-06-05 14:17  169070003\169070003\kpcaproject.txt
     文件        3841  2017-06-05 16:01  169070003\169070003\main.cpp
     文件        6969  2017-06-05 14:58  169070003\169070003\pca.h
     文件       10266  2017-06-05 14:17  169070003\169070003\pcaproject.txt
     文件        9284  2017-06-04 21:26  169070003\169070003\test1.txt
     文件        9284  2017-06-04 20:16  169070003\169070003\test2.txt
     目录           0  2017-06-05 18:22  169070003\Debug\
     文件           3  2017-06-05 14:50  169070003\Debug\gaussparameter.txt
     文件       10266  2017-06-05 14:49  169070003\Debug\pcaproject.txt
     文件        9284  2017-06-04 21:26  169070003\Debug\test1.txt
............此处省略1个文件信息