matlab中zeros 和 ones 这两个函数的用法以及size的用法,princomp,pcacov,pcares,barttest四大分析函数用法

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6133198901018srz.html

matlab中zeros 和 ones 这两个函数的用法以及size的用法

一、ones产生全1数组,zeros产生全零数组。
ones(a,b)产生a行b列全1数组
ones(a)产生a行a列全1数组
例如:
ones(1,3)产生1行3列全1数组[1 1 1]
ones(2)产生  1 1
              1 1

zeros用法同ones,只是产生的是全0数组

 

二、size:获取数组的行数和列数
(1)s=size(A),当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时数组的行数,第二个元素是数组的列数。
(2)[r,c]=size(A),当有两个输出参数时,size函数将数组的行数返回到第一个输出变量,将数组的列数返回到第二个输出变量。
(3)如果在size函数的输入参数中再添加一项,并用1或2为该项赋值,则size将返回数组的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时数组A的行数, c=size(A,2) 该语句返回的时数组A的列数。

 

三、

x(i,:)代表第i的所有元素.x(:,i)代表的是第i列的所有元素.x([i:k],:)则代表X的i到k行的所有元素.如果只想单独要第i行和第j行的元素,x([i,j],:)就行了.同样读取列也是类似.


转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6833a4df0100pwma.html


matlab中princomp,pcacov,pcares,barttest四大分析函数的应用如下:

1.princomp
   功能:主成分分析
   格式:PC=princomp(X)
             [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
   说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给出各主成分(PC)、所谓的Z-得分    (SCORE)、X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计量(tsquare)。

2.pcacov
   功能:运用协方差矩阵进行主成分分析
   格式:PC=pcacov(X)
             [PC,latent,explained]=pcacov(X)
   说明:[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析,返回主成分(PC)、协方差矩阵X的特征值 (latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)。

3.pcares
   功能:主成分分析的残差
   格式:residuals=pcares(X,ndim)
   说明:pcares(X,ndim)返回保留X的ndim个主成分所获的残差。注意,ndim是一个标量,必须小于X的列数。而且,X是数据矩阵,而不是协方差矩阵。

4.barttest
   功能:主成分的巴特力特检验
   格式:ndim=barttest(X,alpha)
             [ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha)
   说明:巴特力特检验是一种等方差性检验。ndim=barttest(X,alpha)是在显著性水平alpha下,给出满足数据矩阵X的非随机变量的n 维模型,ndim即模型维数,它由一系列假设检验所确定,ndim=1表明数据X对应于每个主成分的方差是相同的;ndim=2表明数据X对应于第二成分及其余成分的方差是相同的。


你可能感兴趣的:(matlab)