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Matlab代码实现的层次分析法应用于PCA，具体包含空间主成分分析（SPCA1.1）和观测值聚类（KNN、K-means、HC）过程
资源介绍
层次分析matlab代码PCA
使用Matlab进行空间主成分分析（SPCA
1.1）：Tarik
Benkaci＆N.
Dechemi（2020）注：该软件包使用Pearson的相关系数计算PCA，此外（SPCA
1.1）还通过三种方法对观测值进行聚类：KNN，
K均值和层次聚类。
根据您的语言：法语或英语，如果要英语版本，请转到example_eng_2.m代码并运行：然后代码显示：数据的“变量的基本特征”：和pca的计算：相关矩阵（使用c.pearson
）并计算特征向量和特征值。
在第二部分中：该代码显示pca的主要结果。
该软件包根据以下三种方法显示变量的聚类：KNN，K-means和分层聚类（HC）