% 数据读取与预处理 % 替换文件路径为实际CSV路径（注意处理中文路径问题） data = readmatrix('E:\西储大学数据集\降维散点图\年前.csv'); % 提取特征矩阵（前4列）和标签向量（第5列） features = data(:,1:4); % 100x4矩阵（假设共100个样本） labels = data(:,5); % 100x1标签向量 % 数据标准化（PCA对量纲敏感，必须执行） z_features = zscore(features); % PCA降维核心步骤 [coeff, score, latent] = pca(z_features); projected_data = score(:,1:2); % 取前两个主成分 % 计算方差解释率 explained_ratio = 100 * latent / sum(latent); cum_ratio = cumsum(explained_ratio); % 可视化模块 figure('Color','white','Position',[100 100 800 600]) % 分离不同类别的数据点 % scatter(projected_data(labels==0,1), projected_data(labels==0,2),... % 100, 'filled', 'MarkerFaceColor',[0.8 0.2 0.2], 'MarkerEdgeColor','k') % 红色表示标签0 scatter(projected_data(labels==0,1), projected_data(labels==0,2),... 100, 'filled', 'MarkerFaceColor',[0.8 0.2 0.2], 'MarkerEdgeColor','MarkerEdgeColor',[0.2 0.4 0.8], 'LineWidth',1.5) % 实心红点 hold on scatter(projected_data(labels==1,1), projected_data(labels==1,2),... 100, 'filled', 'MarkerFaceColor',[0.2 0.4 0.8], 'MarkerEdgeColor','k') % 蓝色表示标签1 % 加粗空心点边缘 % 添加统计信息标注 text(0.05, 0.95, sprintf('PC1解释方差: %.1f%%\nPC2解释方差: %.1f%%\n累计方差: %.1f%%',... explained_ratio(1), explained_ratio(2), cum_ratio(2)),... 'Units','normalized','FontSize',10, 'VerticalAlignment','top') % 图形美化设置 title('四维特征PCA降维可视化', 'FontSize',14, 'FontWeight','bold') xlabel(['主成分1 (方差贡献率: ' num2str(round(explained_ratio(1),1)) '%)'], 'FontSize',12) ylabel(['主成分2 (方差贡献率: ' num2str(round(explained_ratio(2),1)) '%)'], 'FontSize',12) legend({'类别 0','类别 1'}, 'Location','best', 'FontSize',10) xlim([-2 2]); % 设置 x 轴范围为 0 到 1.5 ylim([-2 2]); % 设置 y 轴范围为 0 到 5.5 grid on set(gca, 'LineWidth',1.2, 'FontSize',11)

<think>嗯，用户提供的这段MATLAB代码是关于数据读取、预处理以及PCA降维可视化的。我需要先理解每一部分的功能，然后逐步解释给用户。首先，用户可能希望了解这段代码的作用和执行流程，或者可能在运行过程中遇到了问题，比如路径错误、标准化处理、PCA参数的理解，或者图形显示的问题。 首先，数据读取部分，路径中有中文，可能需要提醒用户注意MATLAB对中文路径的支持情况，有时候会出现乱码或无法读取的问题。然后，readmatrix函数是否正确读取了CSV文件，数据维度是否正确，比如features是前四列，labels是第五列，需要确认数据实际结构是否符合预期。 接下来是数据标准化，使用zscore进行标准化处理，这对于PCA是必要的，因为PCA对变量的量纲敏感。用户是否了解标准化的意义呢？可能需要解释一下。 然后是PCA的核心步骤，coeff是主成分系数，score是投影后的数据，latent是主成分的方差。用户取了前两个主成分，这里可能需要说明选择两个主成分的原因，比如可视化需求，或者前两个主成分的累积方差贡献率足够高。 计算方差解释率的部分，explained_ratio和cum_ratio分别表示每个主成分的方差解释率和累积解释率，这部分在可视化中用于标注，用户可能关心如何解读这些数值。 可视化模块中，figure设置了背景颜色和位置，scatter绘制不同类别的散点图，颜色和标记样式可能存在错误，比如第二个scatter的'MarkerEdgeColor'参数重复了，应该是设置边缘颜色为k（黑色），但代码里写成了'MarkerEdgeColor',[0.2 0.4 0.8]，这可能是个错误，会导致MATLAB报错。用户可能在运行时报错，需要指出这个问题。 另外，文本标注部分使用sprintf生成统计信息，这里是否正确计算了方差解释率，是否正确显示到图表中，坐标轴标签是否清晰，图例位置是否合适，都是需要注意的地方。图形美化的部分，比如标题、坐标轴标签、图例、网格设置等，用户可能希望图表更美观，或者需要调整某些样式。 用户可能的疑问还包括：如何解释PCA的结果？主成分1和主成分2代表什么？不同类别的数据点在降维后的分布是否合理？是否有重叠或分离的情况？方差解释率是否足够高，是否需要保留更多主成分？ 此外，用户可能希望进一步优化图表，比如颜色选择、标记大小、坐标轴范围是否合适，或者添加更多的统计信息。还可能想知道这段代码的应用场景，比如故障诊断、分类任务等，特别是西储大学数据集通常用于轴承故障检测，可能涉及振动信号分析，PCA在这里的作用是特征降维以便于可视化分类效果。 最后，需要检查代码是否存在其他潜在错误，比如数据路径是否正确，数据是否包含缺失值，readmatrix是否能正确读取，标签是否为二分类（0和1），标准化是否正确应用，PCA函数的参数是否适当等。如果有错误，用户可能无法得到正确的结果，需要逐一排查。</think>以下是对您提供的MATLAB代码的详细分步解析： $\textbf{一、数据读取与路径处理}$ 1. 代码中使用$readmatrix$函数读取CSV文件时，需特别注意： - 路径中的反斜杠$\backslash$在MATLAB中需转义为双反斜杠$\backslash\backslash$或正斜杠$/$（推荐） - 中文路径可能导致读取失败，建议改为全英文路径，例如：$'E:/CWRU_dataset/DR_ScatterPlot/data_before.csv'$ $\textbf{二、数据预处理流程}$ 2. 标准化处理的核心代码： $$z\_features = zscore(features);$$ - 计算每个特征的$\mu$（均值）和$\sigma$（标准差） - 执行标准化变换：$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$ - PCA对尺度敏感的原因：协方差矩阵计算受量纲影响 $\textbf{三、PCA核心算法实现}$ 3. pca函数返回值解析： - $coeff$：4×4主成分系数矩阵（每列对应一个主成分） - $score$：100×4得分矩阵（样本在主成分空间的投影） - $latent$：4×1向量，主成分特征值（按降序排列） 4. 投影计算数学表达式： $$projected\_data = z\_features \times coeff(:,1:2)$$ 实际通过$score(:,1:2)$直接获取前两个主成分 $\textbf{四、可视化模块优化建议}$ 5. 当前散点图代码存在两个问题： ```matlab % 错误示例： scatter(..., 'MarkerEdgeColor','MarkerEdgeColor',[0.2 0.4 0.8]) ``` - 参数重复定义$MarkerEdgeColor$ - 正确的颜色定义应指定RGB三元组或预定义颜色字符： ```matlab 'MarkerEdgeColor', [0.2 0.4 0.8] % RGB数值 或 'MarkerEdgeColor', 'b' % 预定义颜色 ``` 6. 图形美化建议： - 调整坐标轴范围时保持对称性： ```matlab axis equal % 确保坐标轴比例一致 xlim([-4 4]); ylim([-4 4]) % 根据实际数据分布调整 ``` - 添加数据密度信息： ```matlab histogram(projected_data(:,1), 'FaceAlpha',0.3) % PC1分布直方图 ``` $\textbf{五、统计信息解读}$ 7. 方差解释率计算原理： $$explained\_ratio_i = \frac{\lambda_i}{\sum_{j=1}^p \lambda_j} \times 100\%$$ - $\lambda_i$表示第$i$个主成分的特征值 - 示例：若$explained\_ratio = [73.5, 21.3, 4.1, 1.1]$，则前两个主成分累计解释94.8%的方差 $\textbf{六、完整执行流程验证}$ 建议按以下步骤调试： 1. 检查数据维度：`size(data)`应返回$N \times 5$矩阵 2. 验证标准化结果：`mean(z_features)`应接近0，`std(z_features)`应接近1 3. 确认主成分正交性：`coeff'*coeff`应得到单位矩阵 4. 可视化验证：观察不同类别数据点在二维空间的分离程度 $\textbf{七、典型应用场景}$ 本代码适用于： - 高维数据可视化（如振动信号特征分析） - 故障模式识别（西储大学轴承数据集） - 分类任务的特征预处理 - 多传感器数据融合分析 实际运行效果示意图： $$\begin{array}{cc} \text{主成分2} & \text{主成分1} \\ \downarrow & \downarrow \\ \includegraphics[width=0.4\textwidth]{pca_scatter.png} & \includegraphics[width=0.4\textwidth]{variance_explained.png} \end{array}$$