绘制虹膜数据的主要成分

Question

我们有以下命令来分析Iris数据

load fisheriris
gscatter(meas(:,1), meas(:,2),  species,'rgb'); hold on
gscatter(meas(:,3), meas(:,4),  species,'rgb');hold on
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');


[pc,score,latent,tsquare] = princomp(meas);
pc,latent
cumsum(latent)./sum(latent)

我们得到了结果

pc =

    0.3614    0.6566   -0.5820    0.3155
   -0.0845    0.7302    0.5979   -0.3197
    0.8567   -0.1734    0.0762   -0.4798
    0.3583   -0.0755    0.5458    0.7537


latent =

    4.2282
    0.2427
    0.0782
    0.0238


ans =

    0.9246
    0.9777
    0.9948
    1.0000

我们也有数字

我们的任务是

请通过绘制关于三个类别的三种颜色的前两个主要成分的计划中的数据的投影来显示.

我们可以通过调用前两个组件

x=pc(:,1);
y=pc(:,2);

但是如何策划？请帮助我

Answer 1

主要组件上的投影数据在score变量中返回,因此绘图简单:

gscatter(score(:,1), score(:,2), species, [], [], [], 'on', 'PC1', 'PC2')
title('Projected Iris data'), grid on

当然,你可以执行PCA自己使用两种EIG或SVD:

X = meas;
X = bsxfun(@minus, X, mean(X));    % zero-centered data
[~,S,V] = svd(X,0);                % singular value decomposition

[S,ord] = sort(diag(S), 'descend');
pc = V(:,ord);                    % principle components
latent = S.^2 ./ (size(X,1)-1)    % variance explained
score = X*pc;                     % projected data