要获得前一个数据集中唯一的相关原始数据，而不是标准化后的数据集，请使用我计算的减少的主成分

Question

我正在做硕士论文，题目是“高效的自动肺部检测系统”。现在，我使用Matlab函数计算主成分。在这种情况下，我面临的困难是我不知道怎样才能得到以前数据集中唯一相关的原始数据，使用减少的主成分，而不是标准化后的数据。老年人，你能帮我吗？

我计算的代码如下：

数据集：

Contrast    Correlation    Energy     Homogenity
13.316      0.94208        0.99623    0.99979   
15.319       0.9335        0.99619    0.99976   
11.836      0.94852        0.99625    0.99982   
18.778      0.91848        0.99614    0.99971   
26.684      0.88416        0.99602    0.99959   
30.757        0.867        0.99594    0.99953   
23.719      0.89703        0.99606    0.99963   
37.703      0.83697        0.99583    0.99942   

B = zscore(Array2);%Normalize the dataset
disp(B);

[coeff,score,latent] =pca(B);

-0.5000    0.2391    0.4391    0.7071
0.5000   -0.3818    0.7773   -0.0000
0.4999    0.8602    0.1009   -0.0000
0.5000   -0.2391   -0.4391    0.7071

1.9689    0.0084    0.0014    0.0000
1.5122   -0.0231   -0.0011    0.0000
2.2903    0.0010    0.0017   -0.0000
0.7612   -0.0060   -0.0011    0.0000
-0.9552    0.0331   -0.0012   -0.0000
-1.8799   -0.0326   -0.0004   -0.0000
-0.3116    0.0184   -0.0012    0.0000
-3.3860    0.0009    0.0019    0.0000

3.9995
0.0004
0.0000
0.0000

我计算了减少的PC：

PCReduced=score(1,:);%get the best principal components of the first   columns
disp(PCReduced);

1.9689
1.5122
2.2903
0.7612
-0.9552
-1.8799
-0.3116
-3.3860

现在，我需要将前一个数据集中的相关原始数据用作ANFIS中的输入要素向量。请帮助我如何计算以获得最佳特征观测值？

Answer 1

只需在每个原始变量和所选投影之间使用交叉变异xcov()。

具有较高交叉协方差的变量是对所选预测贡献最大的变量。

请参阅https://stats.stackexchange.com/a/115130了解统计数据。