MATLAB中pca函数返回的哪个值是特征的贡献率

MATLAB中pca函数返回的是一个结构体，其中包括了许多字段，其中一个是explained，它是一个向量，表示每个主成分的方差贡献率（即特征的贡献率），其值已经按降序排列。因此，explained(1)表示第一个主成分的方差贡献率，explained(2)表示第二个主成分的方差贡献率，以此类推。如果想要知道前k个主成分的总方差贡献率，可以计算sum(explained(1:k))。

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MATLAB中pca函数返回的哪个值是变量的贡献率

MATLAB中pca函数返回的是一个结构体对象，其中包括了各种PCA分析的结果，其中变量的贡献率可以通过该结构体对象中的explained字段获得。该字段是一个向量，包含了每个主成分的方差贡献率，其值是一个介于0和1之间的小数，表示该主成分对总方差的贡献率。因此，explained向量中的第一个元素表示第一个主成分的方差贡献率，第二个元素表示第二个主成分的方差贡献率，以此类推。

MATLAB函数中pca函数怎么返回所有特征的贡献率

在MATLAB中，使用pca函数可以进行主成分分析，并返回主成分的系数、方差贡献率和累积方差贡献率。

其中，方差贡献率表示每个主成分解释的数据方差占总方差的比例，而累积方差贡献率则表示前k个主成分解释的方差占总方差的比例，其中k为主成分个数。

要返回所有特征的贡献率，可以使用以下代码：

[coeff,score,latent,tsquared,explained] = pca(X);

其中，explained即为所求，是一个按降序排列的向量，表示每个主成分的方差贡献率。可以使用bar函数将其可视化，如下所示：

bar(explained)
title('Variance Explained')
xlabel('Principal Component')
ylabel('Variance Explained (%)')

此时，可以看到每个主成分的方差贡献率以及累积方差贡献率。