声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 1463|回复: 6

[综合讨论] svd做主成份分析, 得分值是U吗?

[复制链接]
发表于 2014-3-28 23:01 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
请教老师

最近在用svd做主成份, [u,s,v]=svd(x);

我知道s是特征值 , 那么这个u是不是得分值啊? plot3画图的时候可不可以用u来画?

回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2014-3-29 19:54 | 显示全部楼层
U是左奇异值矩阵
 楼主| 发表于 2014-3-29 22:59 | 显示全部楼层

那不就是说 主成份分析,不能用svd来做了?
发表于 2014-3-30 09:12 | 显示全部楼层

点评

赞成: 3.0
赞成: 3
  发表于 2014-3-30 18:56

评分

1

查看全部评分

发表于 2014-3-31 09:24 | 显示全部楼层
黑人 发表于 2014-3-29 22:59
那不就是说 主成份分析,不能用svd来做了?

参考 princomp 的源码,主成分分析就是通过svd实现的

matlab中主成分分析的函数
1.princomp
    功能:主成分分析
    格式:PC=princomp(X)
              [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
    说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给出各主成分    (PC)、所谓的Z-得分(SCORE)、X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计    量(tsquare)。

2.pcacov
    功能:运用协方差矩阵进行主成分分析
    格式:PC=pcacov(X)
              [PC,latent,explained]=pcacov(X)
    说明:[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析,返回主成分(PC)、协方    差矩阵X的特征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)。

3.pcares
    功能:主成分分析的残差
    格式:residuals=pcares(X,ndim)
    说明:pcares(X,ndim)返回保留X的ndim个主成分所获的残差。注意,ndim是一个标量,必须小于X    的列数。而且,X是数据矩阵,而不是协方差矩阵。

4.barttest
    功能:主成分的巴特力特检验
    格式:ndim=barttest(X,alpha)
              [ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha)
    说明:巴特力特检验是一种等方差性检验。ndim=barttest(X,alpha)是在显著性水平alpha下,给出 满足数据矩阵X的非随机变量的n维模型,ndim即模型维数,它由一系列假设检验所确定,ndim=1表 明数据X对应于每个主成分的方差是相同的;ndim=2表明数据X对应于第二成分及其余成分的方差是 相同的。

点评

赞成: 3.0
赞成: 3
  发表于 2014-3-31 10:13

评分

1

查看全部评分

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-15 16:31 , Processed in 0.065621 second(s), 19 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表