如何将多个变量的princomp应用于eeg数据

Question

我有一组5000行59列的脑电图记录。因为coloumns是eeg头戴式耳机的通道，行表示每个通道的信号幅度。现在我使用princomp来减少维度。但我在变量和观察上感到困惑，因为我有一个5000个元素的标签向量来对数据进行分类，但是如果我在5000x59处使用princomp，我得到的是59x59矩阵，它不能通过给定的标签进行分类，如果我对59x5000数据应用命令，我得到5000x5000矩阵，这意味着pca增加而不是降低维数。因此，请让我了解如何在我的数据中感知变量和观察值。thnx

Answer 1

Matlab命令princomp可以有多个返回值。如果我们将原始的5000x59数据矩阵表示为D，那么

[C, S] = princomp(D)；

提供主成分系数C (59x59)和实际主成分S (5000x59)，其中C是从原始空间到主成分空间的投影，S包含实际主成分作为其列。这3个矩阵的关系是

D * C = S

顺便说一句，如果你只关心主成分S而不需要系数C，你可以这样做

[~, S] = princomp(D)；

有关更多详细信息，请查看官方Matlab princomp doc。