我用PCA 9 d数据。我想把电脑方向

1视图(30天)
嗨,我提取2 PC和知道我想把个人电脑,但我不知道方向。
我附加的数据和代码
clc;
清晰;
数据= importdata (“data.txt”);
n_data = zscore(数据);
[多项式系数,分数,潜伏]= pca (n_data,“算法”,“eig”);
p =散射(分数(:1),分数(:,2),“填充”)
p =
散射属性:标记:“o”MarkerEdgeColor:“没有一个”MarkerFaceColor:“平”线宽:0.5000 XData: [-2.6987 -2.9086 -2.6022 -2.7088 -2.5972 -2.6443 -2.4184 -2.6105 -2.6442 -2.6342 -2.7498 -2.8929 -3.0329 -2.9947 -2.7199 -2.6996 -2.6480 -2.6630 -2.5890 -2.4588 -2.3512 -2.6149 -2.6046 -2.6306 -2.7813 -2.9008 -2.8532 -2.5646…] YData: [-1.1820 -0.3770 -1.9835 -1.6290 -1.4321 -0.6428 -1.4788 -1.7337 -1.9207 -2.0610 -2.2508 -1.8076 0.1766 -0.5802 -1.0807 -1.6126 -1.1661 -1.0277 -2.4950 -1.5415 -1.4948 -1.3786 -0.6466 0.3495 0.0197 -0.0436 0.5450 0.6005 0.2341…] SizeData: 36 CData: [0 0.4470 - 0.7410]所有属性
包含(“主成分1”);
ylabel (《主成分2》);
3评论
farshad jahangiri
farshad jahangiri 2022年9月29日
移动:骑自行车的人 2022年9月29日
@the骑自行车 嗨。我困惑。在一些研究像这张照片显示方向的主要组件。我想显示当协方差矩阵发生变化时,电脑将改变方向。
我想我们可以显示这个方向不改变数据和原始轴,不改变数据(分数)。
在这种情况下,我怎么能给个人电脑的方向在原始数据和应该使用什么数据而不是分数?我很困惑,因为分数都9维度,可以显示在一个维度,但原始数据不能

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接受的答案

骑自行车的人
骑自行车的人 2022年9月29日
你的评论是有帮助的。我认为 biplot 可能你需要的函数。
biplot说明原来的轴是什么样子的(二维或三维)电脑空间。
我认为biplot的 多项式系数 会说明PC向量是什么样子在原始空间。(我不确定最后一个语句。我需要考虑一下,实验一下。)

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