主成分综合评价模型的MATLAB程序代码

残阳悲梦

clc,clear
7 \9 }2 }  h7 j& u% [load sj.txt    %将原始数据保存在纯文本文件sj.txt中
sj=zscore(sj);    %将数据标准化
r=corrcoef(sj);    %计算相关系数矩阵
9 @& M, O9 g% k; _: v2 {. m[x,y,z]=pcacov(r);    %利用相关系数矩阵进行主成分分析，x的列为r的特征向量，即主成分的系数，y为r的特征值，z为各个主成分的贡献率
f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1);    %构造与x同维数的元素为正负1的矩阵
x=x.*f;    %修改特征向量的正负号，每个特征向量乘以所有分量和的符号函数值
% D, a0 s0 }$ P% snum=2;    %num为选取的主成分的个数
) X3 e% ?6 V/ M% s" N* Qdf=sj*x(:,1:num);    %计算各个主成分的得分
tf=df*z(1:num)/100;    %计算综合得分
) }9 i6 j' t" {6 U2 y/ B2 a[stf,ind]=sort(tf,'descend');    %把得分按照从高到低的次序排列
6 E7 g+ Y7 p4 S2 ?stf=stf',ind=ind'