matlab pca主成分的贡献率太低是什么原因 pca的主成分是由原始数据与得分矩阵共同得到的，这可能与你目标成分的选取有关
跪求matlab实现KPCA和KECA的代码！不胜感激！ 我只有KPCA的，你可以参考参考clear；clc；load normal.matX=normal；X训练数据集[Xrow，Xcol]=size(X)；Xrow：样本个数 Xcol：样本属性个数%数据预处理，进行标准化出理，处理。
matlab怎么实现主成分分析 先求协方差矩阵，之后对协方差矩阵求特征值与特征向量，将特征从大到小排列，取其贡献率大于85%~95%的特征值与特征向量作为其主元与负荷，之后根据负荷求得分。说得有点抽象，你可以参考下面的例子导入原始数据[Xrow，Xcol]=size(X)；Xrow：样本个数 Xcol：样本属性个数数据预处理，进行标准化出理，处理后均值为0方差为1Xc=mean(X)；求原始数据的均值Xe=std(X)；求原始数据的标准差X0=(X-ones(Xrow，1)*Xc)./(ones(Xrow，1)*Xe)；标准阵X0，标准化为均值0，方差1；求标准化矩阵的协方差矩阵sigma=cov(X0)；特征值分解[V，D]=eig(sigma)；求协方差矩阵的特征向量（V）和特征值（D）lmda=diag(D)；将主对角线上为特征值的对角阵变换成特征值列向量[Dt，index]=sort(lmda，'descend')；特征值按降序排列，Dt是排列后的数组，index是序号根据累积主元贡献率选取主元个数npc=1；while sum(Dt(1：npc))/sum(Dt)npc=npc+1；end计算负荷向量P_all=V(：，index)；全部负荷P_pcs=P_all(：，1：npc)；主元负荷构建主元对角阵Lambda=diag(Dt(1：npc))；计算得分向量t_all=X0*P_all；全部得分t_pcs=t_all(：，1：npc)；主元得分
