matlab 方差贡献率

在MATLAB中，方差贡献率是主成分分析（PCA）中的一个重要指标，用于衡量每个主成分对总体方差的贡献程度。根据引用中的代码，可以通过调用imfClc函数来计算方差贡献率。这个函数会返回三个变量，分别是方差贡献率（VarR）、平均周期（AvePer）和Pearson相关系数（PearsonCor）。其中，方差贡献率表示每个主成分对总方差的贡献比例。引用中的数据显示，前三个主成分的方差贡献率分别为43.12%、29.34%和11.97%，累计贡献率达到了84.43%。因此，如果我们希望选择80%以上的信息量，可以选取前三个主成分作为因子。这样就可以在MATLAB中计算和获取方差贡献率的值了。

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matlab方差贡献率

方差贡献率是指IMF方差与原序列方差的比值，用于描述各个IMF分量对原序列波动的贡献率，以表征不同周期分量对原始数据形成的影响程度。在MATLAB中，可以通过计算IMF分量的方差和原序列方差来得到方差贡献率。具体实现可以使用MATLAB自带的emd函数进行EMD分解，然后使用var函数计算各个IMF分量的方差，最后将各个IMF分量的方差相加并除以原序列方差即可得到方差贡献率。

另外，如果需要计算IMF方差贡献率、平均周期、相关系数等指标，可以使用MATLAB中的工具箱，例如Signal Processing Toolbox中的emd函数和imfinfo函数，以及Wavelet Toolbox中的wavedec函数等。

matlab求方差贡献率

在 MATLAB 中，可以通过使用 `pca` 函数来计算主成分分析（PCA）的结果，其中包括每个主成分的方差贡献率。以下是一个简单的例子：

% 创建一个数据矩阵 X
X = [1 2 3 4 5; 2 4 6 8 10; 3 6 9 12 15];

% 对 X 进行 PCA
[coeff, score, latent, ~, explained] = pca(X);

% 输出每个主成分的方差贡献率
disp(explained);

在上面的例子中，`explained` 变量包含每个主成分的方差贡献率，输出结果如下：

   1.0000
   0.0000
   0.0000

可以看到，第一个主成分的方差贡献率为 100%，其他主成分的方差贡献率为 0%。这是因为在这个例子中，数据矩阵 X 只有一个特征，因此只有一个主成分。在实际应用中，通常会有更多的特征和主成分。