MATLAB中pca函数返回coeff是什么

在MATLAB中，使用pca函数进行主成分分析时，返回的coeff是一个矩阵，表示原始数据经过主成分分析后的变换矩阵。这个变换矩阵可以用于将原始数据投影到主成分空间中。具体来说，每一列coeff矩阵对应一个主成分，这些主成分按照其对应的方差大小从大到小排列。因此，通过选择前k个主成分，我们可以将原始数据降到k维空间中，从而达到降维的目的。

相关问题

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。

MATLAB中pca函数怎么看主成分贡献率

在MATLAB中，使用`pca`函数得到的主成分贡献率可以通过输出参数`explained`来查看。`explained`是一个向量，包含每个主成分的方差占总方差的百分比。具体来说，`explained(i)`表示第i个主成分的方差占总方差的百分比。

例如，我们使用以下代码对一个3x5的矩阵A进行主成分分析：

[coeff,score,latent,~,explained] = pca(A);

其中，`explained`是一个向量，包含每个主成分的方差占总方差的百分比。我们可以使用以下代码查看主成分贡献率：

disp(explained);

输出结果类似于：

   99.5016
    0.4984
         0
         0
         0

这表示第一个主成分的方差占总方差的99.5016%，第二个主成分的方差占总方差的0.4984%，而第三到第五个主成分的方差占总方差的0%。

通过查看主成分贡献率，我们可以判断降维后保留多少主成分比较合适。一般来说，我们希望保留的主成分贡献率之和达到80%以上。