脉象feature

1. matlab自带的pca(主成分分析)

princomp(Principal Component Analysis)

Link： http://blog.sina.com.cn/s/blog_615770bd0100zbil.html
[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)

四个输出是【PC(有时候也写成coeff)特征向量_每一列为原始数据组合成主成分的系数，新的坐标_中心化的坐标，特征值_主成分的系数，观察量到中心的距离】；

切记：行为observation元组，列为component属性

%
coef:9*9

% 主成分系数:即原始数据线性组合生成主成分数据中每一维数据前面的系数.

% coef的每一列代表一个新生成的主成分的系数.

% 比如你想取出前三个主成分的系数,则如下可实现:pca3
= coef(:,1:3);

% score:329*9

% 字面理解:主成分得分

% 即原始数据在新生成的主成分空间里的坐标值.

% latent:9*1

% 一个列向量,由sr的协方差矩阵的特征值组成.

% 即 latent
= sort(eig(cov(sr)),'descend');

2. prod 在matlab中

数组元素的连乘积

3. 拉格朗日乘子法

Link： http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597
2. 熵