svd做主成份分析， 得分值是U吗？
请教老师最近在用svd做主成份, =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？
U是左奇异值矩阵 chybeyond 发表于 2014-3-29 19:54
U是左奇异值矩阵
那不就是说 主成份分析，不能用svd来做了？ 可以，你看下这篇博客http://blog.csdn.net/ningyaliuhebei/article/details/7104951 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)
=princomp(X)
说明：=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)
=pcacov(X)
说明：=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)
=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。
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