Question

我是pca的新手，经过一番研究，我发现使用pca算法可以选择最佳的有效功能。

我只是想使用pca函数（在MATLAB中）来选择最佳功能，以将数据分类为带有标签“健康”和“不健康”（监督分类）的两个类。

我的问题是我应该为此函数设置一些参数来执行此操作，还是应该自己编写代码，而pca函数不具有此兼容性？

作为一个例子，我有一个包含200行和5个特征的数据集：

1-Age 
2-Weight
3-Tall
4-Skin Color
5-Eye color

并想使用“ pca”功能查找有效功能（例如）：

1-Age
3-Tall 
5-Eye Color

分类数据（带有“健康”和“不健康”标签的2个类别）。

Answer 1

% remove labels
features=AllMyData(:,1:end-1);

% get dimensions
[m,n] = size(features);

%# Remove the mean
features = features - repmat(mean(features,2), 1, size(features,2));

%# Compute the SVD
[U,S,V] = svd(features);

%# Compute the number of eigenvectors representing
%#  the 95% of the variation
coverage = cumsum(diag(S));
coverage = coverage ./ max(coverage);
[~, nEig] = max(coverage > 0.95);

%# Compute the norms of each vector in the new space
norms = zeros(n,1);
for i = 1:n
  norms(i) = norm(V(i,1:nEig))^2;
end

[~, idx] = sort(norms);
idx(1:n)'

如何在MATLAB中使用pca函数选择有效功能？

1 个答案: