主成分分析
主成分分析 (PCA) - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国
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构建相关系数矩阵或协方差矩阵
两个变量的协方差\(cov(x,y)=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{n-1}\)
协方差矩阵\(C= \begin{bmatrix} cov(x,x) & cov(x,y) \\ cov(x,y) & cov(y,y) \end{bmatrix}\)
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再求协方差矩阵的特征向量、特征值。
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每一个新变量就是用对应的特征向量乘旧变量构成的向量。
例如对矩阵C，\(Z_1=\vec{v}\cdot \vec x\) .
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得到了新变量后，可以按特征值占比大小给变量排序，让后累加取到>85%时的新变量，其它变量剔除，从而实现降维。
每个特征向量特征值占比：\(\frac{\lambda_i}{\sum\lambda}\)
如果，前三个新变量的占比总和>85%则就取前三个变量分析。
Matlab求特征值占比比例
data = %数据读入
data = zscore(data);%数据标准化很重要
CorrCoefMatrix = corrcoef(data);%matlab自带函数计算相关系数矩阵，列表示随机变量，行表示观测值
[coeff latent explained] = pcacov(CorrCoefMatrix)
%coeff: 特征向量(注意与pca函数的变量score进行区分）.
%latent: 特征值.
%explained：每个特征值占比，字面上即每个特征值对系统有多少解释，用百分比表示。explained=100*latent/sum(latent);
主成分分析降维
如果数据的维数过高可以用主成分分析降维。
原始数据的主成分分析 - MATLAB pca - MathWorks 中国
data_1 = pca(data);
TSNE降维
data_1 = tsne(data,'NumDimensions','2');%TSNE降维