数据压缩第二次作业

作业2:主成分分析:步骤、应用及代码实现。代码可以用任何你熟悉的编程语言。 主成分分析的步骤: 1.利用原矩阵计算出协方差矩阵; 2.求出矩阵的特征值和特征向量; 3.矩阵对角化(特征值由大到小从上到下排列); 4.数据降维,生成降维后的新的矩阵。 主成分分析的应用:主成分分析作为基础的数学分析方法,其实际应用十分广泛,比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用,是一种常用的多变量分析方法。 Matlab代码实现: Matlab中有corrcoef函数用于求矩阵的相关系数矩阵,pcacov函数用于求特征值、因子贡献率、降维后的矩阵,所以进行主成分分析很简便。