matlab核主成分分析程序

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自编matlab核主成分分析程序

1. function k=kernel(x,y,i,var);
   
2. %定义核函数
   
3. if i==1
   
4.    k=exp((-norm(x-y)^2)/(2*var^2));  %i=1时，使用高斯核
   
5. end
   
6. if i==2
   
7.    k=(sum(x.*y)+1)^var;  %i=1时，使用2阶多项式核
   
8. end
   
9. 
   
10. M文件1
    
11. 
    
12. M文件2
    
13. 
    
14. function [eigenvalue,kl,eigenvectors,project_invectors,le,leiji,tt]=kpca(x,getpercent,var,sign)
    
15. %kpca进行数据提取的函数
    
16. psize=size(x);
    
17. m=psize(2);
    
18. n=psize(1);
    
19. l=ones(m,m);
    
20. for i=1:m
    
21.     for j=1:m
    
22.        k(i,j)=kernel(x(i,:),x(j,:),sign,var); %计算核矩阵k
    
23.     end
    
24. end
    
25. kl=k-l*k/m-k*l/m+l*k*l/(m*m);  %计算kl
    
26. [v,e]=eig(kl); %求特征值和特征向量
    
27. e=diag(e);
    
28. v=v';    %此时每一行对应的是特征向量
    
29. %将特征向量单位正交化得到B
    
30. B(1,:)=v(1,:);
    
31. for i=2:m  
    
32.    for j=1:i-1
    
33.         B(i,:)=v(i,:)-(sum(v(i,:).*B(j,:))/sum(B(j,:).*B(j,:)))*B(j,:);
    
34.     end
    
35. end
    
36. 
    
37. for i=1:m
    
38.     s=0;
    
39.     for j=1:m
    
40.        s=s+B(i,j)*B(i,j);
    
41.     end
    
42.     B(i,:)=B(i,:)/sqrt(s);
    
43. end
    
44. 
    
45. sign=[e B]; %将特征值和特征向量合并成一个矩阵 ，第一列为特征值，后面为对应的特征向量
    
46. 
    
47. [signsort,ix]=sort(sign,1,'descend');  %按照特征值由大到小排列矩阵
    
48. for i=1:m
    
49.     for j=2:m+1
    
50.         signsort(i,j)=sign(ix(i,1),j);  %将特征向量作适当调整与特征值对齐
    
51.     end
    
52. end
    
53. %save '..\\kpcaproject.m' signsort -ascii
    
54. pp=sum(signsort(:,1)); %特征值总的和
    
55. for i=1:m
    
56.     le(i)=signsort(i,1)/pp; %特征值贡献率大小
    
57. end
    
58. leiji(1)=le(1);
    
59. for i=2:m     %计算累计贡献率
    
60.     leiji(i)=leiji(i-1)+le(i);   
    
61. end
    
62. tt=1;
    
63. for i=1:m
    
64.     if leiji(i)>=getpercent %提取主分量
    
65.         tt=i;        
    
66.         break;
    
67.     end
    
68. end
    
69. eigenvectors=signsort(1:tt,2:m+1)';  %求出提取出的主成分
    
70. if tt==1   
    
71.     project_invectors(1,:)=signsort(1,2:m+1)*kl;
    
72.     project_invectors(2,:)=ones(1,psize(1));
    
73. else   
    
74.    project_invectors=kl*eigenvectors;   %计算在特征空间向量上的投影
    
75. end  
    
76. eigenvalue=signsort(:,1);
    
77. %end of the function

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关键词：MATLAB 主成分分析 atlab matla 分析程序 程序 matlab matlab 核主成分 分析程序

1. x =zscore(A);％如果直接用Ａ，得到的特征值竟然全是１（由一个０）
   
2. getpercent = 0.9;
   
3. var = 1;
   
4. sign = 1;
   
5. [eigenvalue,kl,eigenvectors,project_invectors,le,leiji,tt]=kpca(x,getpercent,var,sign)

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您好！我用您编写的ＭＡＴＬＡＢ程序调试了一下，发现测试的结果还不如ＰＣＡ方法效果好，不知道是不是我的参数设置有问题。我刚开始学习模式识别方面的知识，还请您指点迷津，谢谢！
我用的数据已上传！

谢谢 分享！学习了！

感谢