pca主元分析法matlab

PCA（Principal Component Analysis）主元分析法是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据降到低维，同时保留数据的主要特征。在MATLAB中，可以使用pca函数进行主元分析。具体使用方法如下：

1. 准备数据：将需要进行主元分析的数据存储在一个矩阵中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

2. 调用pca函数：使用pca函数对数据进行主元分析，语法如下：

[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(data)

其中，data为输入的数据矩阵，coeff为主元分析后的系数矩阵，score为主元分析后的得分矩阵，latent为主元分析后的特征值向量，explained为主元分析后的解释方差百分比向量。

3. 分析结果：根据需要，对主元分析的结果进行进一步分析和处理。

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matlab 核主元分析法的降维数怎么确定请给予实例

C知道：核主元分析法的降维数可以通过累计贡献率来确定。通常情况下，我们会选择累计贡献率达到 90% 或 95% 作为降维后保留的特征数。下面是一个 MATLAB 的示例代码：

% 加载数据
load fisheriris

% 核主元分析法
[coeff,score,latent] = pca(fisheriris,'Algorithm','eig','Centered',false);

% 计算累计贡献率
cumulative = cumsum(latent)./sum(latent);

% 找到累计贡献率达到 90% 的位置
n = find(cumulative>=0.9,1);

% 降维后的数据
newData = score(:,1:n);

在这个示例中，我们加载了鱼类花数据集，使用核主元分析法进行降维，并计算了累计贡献率。最后，我们选择累计贡献率达到 90% 的位置作为降维后保留的特征数，得到了降维后的数据。