PCA 返回错误：??? “double”类型的输入参数的未定义函数或方法“pca”

Question

我只是在学习使用统计工具箱中的函数 pca，当我尝试下面的简单示例时，它返回错误但我找不到任何错误？

pca_test_2=[1 1 1 1 1 ; 1.9 2.1 2 2 1.8]

我通过它的转置将它乘以得到：

pca_test_2=pca_test_2*pca_test_2';

>> [coeff,score,latent]=pca(pca_test_2);
??? Undefined function or method 'pca' for input arguments of type 'double'.

我已查看但找不到任何描述如何解决此类错误的内容？

工具箱肯定安装好了。 当我在协方差矩阵上使用 pcacov 时，它可以工作（对于不同的数据集）？

有人可以解释我做错了什么吗？

当我将相同的数据与 svd 与相同的数据集一起使用时，它也可以工作吗？

[u s v]=svd(pca_test_2)

  u =

  -0.4537   -0.8912
  -0.8912    0.4537


  s =

  24.2493         0
        0    0.0107


  v =

  -0.4537   -0.8912
  -0.8912    0.4537

按照建议，我使用 princomp() 再次运行它，见下文；

但是，当将结果与来自 scd 的结果进行比较时，我仍然有点困惑：为什么“coeff”的“u”不一样？ （尽管它们显然相似）。

为什么latent不等于s的对角线？显然它们是完全不同的（我假设它是一个缩放的东西，但鉴于潜在的第二个特征值为零，很难看出可以使用什么缩放？）

[u s v]=svd(pca_test_3)

你=

  -0.4537   -0.8912
  -0.8912    0.4537

s =

  24.2493         0
        0    0.0107

v =

  -0.4537   -0.8912
  -0.8912    0.4537

[coeff,score,latent]=princomp(pca_test_2)

系数 =

   0.4525    0.8918
   0.8918   -0.4525

分数 =

  -5.3040         0
   5.3040         0

潜在的 =

  56.2658
        0

Answer 1

您可以使用pca 或princomp，因为princomp 只调用pca。见here。

SVD 和 PCA 相关，但不相同。应用于数据集的 PCA 本质上是均值中心数据集的 SVD 或协方差矩阵的特征向量。正如here 所述，协方差矩阵的特征值的平方根是奇异值。 MATLAB PCA 函数在某些情况下使用svd，在其他情况下使用eig。

“Undefined function or method 'pca'...”错误的来源可能是因为您的路径中有一个名为pca 的变量或另一个pca.m。试试which -all pca看是否有多个函数，whos pca看是否还有其他变量。更通用的测试是exist('pca')，它会为您提供一个数字，编码找到的对象类型（文件、变量等）