先附代码pca回归
close all clear clc; %素质3连 format short pzz = xlsread('7000sgfb','A1:DZ5549'); %读取文件 data = pzz'; n=randperm(130);%随机130个样本 %%%——————%%% y_test = data(n(98:130),1); %随机选取33个测试样本 x_test = data(n(98:130),2:end); y_train = data(n(1:97),1); x_train = data(n(1:97),2:end); %%%——————%%% %主成分分析Pca，降成m维变量，提取95%以上的有效信息 swum =0; m=0; [coeff,score,latent,tsquared,explained]= princomp(data(1:97,2:end)); for ii = 1 : length(latent) swum = latent(ii) + swum; if swum/sum(latent) >= 0.95 m = ii; break; end end %————%降成m维后的回归分析 x = [ones(97,1) score(:,1:m)]; [b,brint,r] =regress(y_train,x); x_test=(x_test - mean(x_train))*coeff(:,1:m); y_fit = [ones(33,1),x_test]*b; A(:,1) = y_test; A(:,2) =y_fit; 讯享网
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