matlab中pca函数的用法

在MATLAB中，PCA（Principal Component Analysis）函数用于执行主成分分析。成分分析是一种常用的降维技术，它可以将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要特征。

MATLAB中的PCA函数使用如下：
[pca_coeff, pca_score, pca_latent, pca_tsquared, pca_explained] = pca(data)

其中，参数data是一个m×n的矩阵，表示m个样本的n个特征。函数返回的结果包括：

1. pca_coeff：主成分系数矩阵，大小为n×n。每一列代表一个主成分，按照重要性递减排列。
2. pca_score：得分矩阵，大小为m×n。每一行代表一个样本在主成分上的投影。
3. pca_latent：特征值向量，大小为n×1。表示每个主成分的方差。
4. pca_tsquared：样本的Hotelling's T^2统计量，大小为m×1。用于检测异常值。
5. pca_explained：解释方差百分比向量，大小为n×1。表示每个主成分解释的方差百分比。