matlab主成分分析出图代码

在Matlab中使用主成分分析（PCA）进行数据降维和可视化，可以使用以下代码：

% 首先，加载数据
load fisheriris
% 将数据矩阵标准化
X = zscore(meas);
% 进行主成分分析
[coeff,score,latent] = pca(X);
% 绘制贡献度曲线，以可视化主成分的贡献度
pareto(latent)
xlabel('Principal Component')
ylabel('Variance Explained (%)')

% 绘制前两个主成分的散点图，以可视化数据在二维空间中的分布情况
gscatter(score(:,1),score(:,2),species,'rgb','osd');
xlabel('1st Principal Component')
ylabel('2nd Principal Component')

上面的代码将鸢尾花数据集进行了主成分分析，并绘制了贡献度曲线和前两个主成分的散点图，其中每种花的样本用不同的颜色和符号表示。