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基于PCA的模式识别数据降维MATLAB系统

本MATLAB项目实现主成分分析（PCA）降维算法，专用于模式识别的数据预处理。系统自动计算协方差矩阵、特征值与特征向量，支持用户自定义降维维度，包含数据标准化功能，提升模式识别任务的效率与准确性。

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）的数据降维系统，专门用于模式识别任务中的数据预处理。系统通过计算数据的协方差矩阵、特征值和特征向量，自动完成数据标准化、特征值排序和维度选择等完整流程，确保降维后的数据保留最大方差信息，从而提升后续模式识别算法的性能与效率。

% 输入参数说明： % data: m×n双精度浮点矩阵，m为样本数，n为原始特征维度 % option: 标量整数，指定降维后的目标维度k（1 ≤ k < n）

% 调用示例： [reduced_data, eigenvalues, explained_variance, transformation_matrix] = main(data, option);

输出结果说明：

主程序文件实现了PCA降维的核心算法流程，包括数据标准化处理、协方差矩阵计算、特征值与特征向量分解、主成分排序选择、数据投影变换以及方差解释率计算等关键功能模块，为用户提供一站式的数据降维解决方案。