主成分分析法

算法流程

1. 构建原始数据矩阵 ，其中矩阵的形状为 ，有 个对象， 个评价指标。

2. 然后进行矩阵的归一化处理。

3. 首先计算矩阵的指标之间的相关系数矩阵 。使用matlab 的 corr 即可得到。

4. 计算相关系数矩阵 的特征值 和特征向量 ，并且特征值从大到小排序，由特征向量组成 个新的指标向量。
1. 为新的主成分。

1. 选择 个主成分，计算综合评价值：
1. 计算特征值 的信息贡献率与累计贡献率：
2. 找到累计贡献达到85%的位置，选择前 个指标变量 作为新的主成分，代替原来的 个指标，从而对 个主成分进行综合分析。

---

代码实现

自实现：