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PCA を使用して固有ベクトルを見つける必要があります。princomp (行列) を使用しています。これにより、主成分の係数が高く、変換されたデータと固有値が得られます。

以下のデータの場合:

2.5 2.4
0.5 0.7
2.2 2.9
1.9 2.2
3.1 3
2.3 2.7
2   1.6
1   1.1
1.5 1.6
1.1 0.9



function PCAFinder(filein)
    X = csvread(filein);

    [pc,score,latent] = princomp(X);

    pc
    transpose(pc)

end

上記のコードで返される主成分係数 (pc)

0.6779    0.7352
0.7352   -0.6779

生成される実際の固有ベクトル:

   -0.7352    -0.6779
    0.6779   -0.7352

上記の固有ベクトルを取得する方法

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返される主成分係数は、データの共分散行列の有効な固有ベクトル行列です。固有ベクトルは、直交変換までのみ一意です。より詳細な議論については、古い SO の質問に対する私の回答を参照してください。

この特定のケースでは、マトリックス間の正確な等価性を取得するための適切な直交変換は、PC 係数マトリックスを次のように乗算することです。[0 1; -1 0]

于 2013-10-14T05:47:51.813 に答える