clc,clear data=[123 54 66 ... 25 333 89]; n=size(data,1); x=data x=zscore(x); %数据标准化 r=cov(x) %求标准化数据的协方差阵，即求相关系数矩阵 [vec,val,con]=pcacov(r) %进行主成分分析的相关计算 num=input('请选择主因子的个数：'); %交互式选择主因子的个数 f1=repmat(sign(sum(vec)),size(vec,1),1); vec=vec.f1; %特征向量正负号转换 f2=repmat(sqrt(val)',size(vec,1),1); a=vec.f2 %求初等载荷矩阵 am=a(:,1:num); %提出 num 个主因子的载荷矩阵 [b,t]=rotatefactors(am,'method', 'varimax') %旋转变换,b 为旋转后的载荷阵 bt=[b,a(:,num+1:end)]; %旋转后全部因子的载荷矩阵 contr=sum(bt.^2) %计算因子贡献 rate=contr(1:num)/sum(contr) %计算因子贡献率 coef=inv(r)b %计算得分函数的系数 score=xcoef %计算各个因子的得分 weight=rate/sum(rate) %计算得分的权重 Tscore=score*weight' %对各因子的得分进行加权求和，即求各地区综合得分把这段代码改写成R语言代码

时间: 2023-09-13 08:05:10 浏览: 92

下面是将该 MATLAB 代码转换为 R 代码的过程，实现相同的主成分分析和旋转变换的功能： ```r # 载入数据 data <- c(123, 54, 66, ..., 25, 333, 89) # 数据标准化 x <- scale(data) # 求标准化数据的协方差阵，即求相关系数矩阵 r <- cov(x) # 进行主成分分析的相关计算 pca_res <- prcomp(x, scale = TRUE) # 交互式选择主因子的个数 num <- readline(prompt = "请选择主因子的个数: ") num <- as.integer(num) # 特征向量正负号转换 f1 <- matrix(sign(rowSums(pca_res$rotation)), nrow = ncol(pca_res$rotation), ncol = ncol(pca_res$rotation)) vec <- pca_res$rotation * f1 # 求初等载荷矩阵 f2 <- matrix(sqrt(pca_res$sdev), nrow = ncol(pca_res$rotation), ncol = ncol(pca_res$rotation), byrow = TRUE) a <- vec * f2 # 提出 num 个主因子的载荷矩阵 am <- a[, 1:num] # 进行旋转变换，b 为旋转后的载荷阵 library(psych) rot_res <- varimax(am) b <- rot_res$loadings # 旋转后全部因子的载荷矩阵 bt <- cbind(b, a[, num+1:ncol(a)]) # 计算因子贡献和因子贡献率 contr <- apply(bt, 2, function(x) sum(x^2)) rate <- contr[1:num] / sum(contr) # 计算得分函数的系数 coef <- solve(r) %*% b # 计算各个因子的得分 score <- x %*% coef # 计算得分的权重 weight <- rate / sum(rate) # 对各因子的得分进行加权求和，即求各地区综合得分 Tscore <- score %*% weight ``` 需要注意的是，在 R 语言中，主成分分析可以使用 `prcomp()` 函数来实现，旋转变换可以使用 `psych` 包中的 `varimax()` 函数。此外，R 语言中没有像 MATLAB 中的 `input()` 函数可以进行交互式输入，可以使用 `readline()` 函数替代。

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clear close all clc %% 加载数据 load 1000W_0_68_current_intercoil.mat fs = 1e5;%采样率 ai0 = ConvertedData.Data.MeasuredData(4).Data; ai1 = ConvertedData.Data.MeasuredData(5).Data; %获取三个数据 ai2 = ConvertedData.Data.MeasuredData(6).Data;

clear; close all; clc clear; % 读取txt文件 data1 = importdata('dataa.txt'); data2 = importdata('datab.txt'); data3 = importdata('datac.txt'); % 组合数据 data=cat(3,data1,data2,data3); % 保存mat文件 save('data.mat', 'data');生成的数据再次调用

clear,clc; pauseTime = 1; data_path = "..\Set12"; ext = ["*.jpg", "*.png", "*.jpeg"]; filePaths = []; for i = 1 : length(ext) filePaths = cat(1,filePaths, dir(fullfile(data_path,ext(i)))); end noise_leval = [10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70];

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