Matlab多元统计分析程序

该资源包含了聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析的matlab代码，以及各种方法的讲义ppt及实例数据。是统计学方法学习及应用不可多得的材料。

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%                   从相关系数矩阵出发进行主成分分析
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%***************************定义相关系数矩阵PHO*****************************
PHO = [1     0.79    0.36    0.76    0.25    0.51
          0.79  1       0.31    0.55    0.17    0.35
          0.36  0.31    1       0.35    0.64    0.58
          0.76  0.55    0.35    1       0.16    0.38
          0.25  0.17    0.64    0.16    1       0.63
          0.51  0.35    0.58    0.38    0.63    1
          ];

%******************调用pcacov函数根据相关系数矩阵作主成分分析*****************
% 返回主成分表达式的系数矩阵COEFF，返回相关系数矩阵的特征值向量latent和主成分贡献率向量explained
[COEFFlatentexplained] = pcacov（PHO）


% 为了更加直观，以元胞数组形式显示结果
result1（1:） = {‘特征值‘ ‘差值‘ ‘贡献率‘ ‘累积贡献率‘};
result1（2:71） = num2cell（latent）;
result1（2:62） = num2cell（-diff（latent））;
result1（2:73:4） = num2cell（[explained cumsum（explained）]）

% 以元胞数组形式显示主成分表达式
s = {‘标准化变量‘;‘x1:身高‘;‘x2:坐高‘;‘x3:胸围‘;‘x4:手臂长‘;‘x5:肋围‘;‘x6:腰围‘};
result2（:1） = s;
result2（1 2:4） = {‘Prin1‘ ‘Prin2‘ ‘Prin3‘};
result2（2:7 2:4） = num2cell（COEFF（:1:3））

 属性            大小     日期    时间   名称
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