matlab主成分分析例子

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维方法，可以将高维数据映射到低维空间中。在MATLAB中，可以使用函数`pca`进行主成分分析。

以下是一个MATLAB主成分分析的示例代码：

% 假设有一个4x3的矩阵X表示4个样本的3个特征
X = [3, 1, 2; 4, 2, 1; 1, 3, 4; 2, 4, 3];

% 对数据进行主成分分析
[coeff, score, latent] = pca(X);

% coeff是主成分的系数矩阵，每一列对应一个主成分
% score是数据在主成分上的投影，每一行对应一个样本
% latent是主成分的方差贡献，按降序排列

% 输出结果
coeff
score
latent

以上代码中，矩阵`X`表示4个样本的3个特征。通过调用`pca`函数，可以得到主成分的系数矩阵`coeff`，数据在主成分上的投影矩阵`score`，以及主成分的方差贡献向量`latent`。