如何获得显着特征值的数量？答案

【问题标题】：How to get the number of significant Eigen Value?如何获得显着特征值的数量？
【发布时间】：2014-02-17 16:14:04
【问题描述】：

我正在使用 Matlab 计算 PCA。我已经计算了特征值和特征向量。

我使用了这个 matlab 函数：

     [Eigen Vector, Eigen Value]=eigs(Matrix,k);

通过这个 eigs 函数，我们将得到有序的特征值（从大到小）。

在这种情况下，我将确定 k（这是我想要保留的特征值的数量）。

我需要用这个公式计算 k：

   Σ(from 1 to p) of eigen value
   ------------------------------------------------------- * 100 = our persentage
   Σ(from 1 to col of eigen value matrix) of eigen value

其中 k=p

为了减少输入矩阵的维度，我只需要：

     (Eigen Vector*Eigen Value*Eigen Vector')

有人知道是否有matlab函数可以根据我们想要的百分比来获取k数？？

【问题讨论】：

标签： matlab matrix pca

【解决方案1】：

您可以使用cumsum。

您可能想在求和之前取特征值的绝对值：

P = 90; %// desired percentage
eigenValues = eigs(Matrix);
summation = cumsum(abs(eigenValues));
summation = summation/summation(end)*100; %// normalize to get percentage
k = find(summation>=P,1); %// first index for whith P is exceeded

【讨论】：