运用主成分分析对以上数据进行分析，并计算出综合得分，生成该matlab代码

为了使用主成分分析（PCA）对上述财务指标数据进行分析并计算综合得分，可以编写如下MATLAB代码：

% 导入数据
data = [
    43.31, 7.39, 8.73, 54.89, 15.35; % 歌华有线
    17.11, 12.13, 17.29, 44.25, 29.69; % 五粮液
    21.11, 6.03, 7.00, 89.37, 13.82; % 用友软件
    29.55, 8.62, 10.13, 73.00, 14.88; % 太太药业
    11.00, 8.41, 11.83, 25.22, 25.49; % 浙江阳光
    17.63, 13.86, 15.41, 36.44, 10.03; % 烟台万华
    2.73, 4.22, 17.16, 9.96, 74.12; % 方正科技
    29.11, 5.44, 6.09, 56.26, 9.85; % 红河光明
    20.29, 9.48, 12.97, 82.23, 26.73; % 贵州茅台
    3.99, 4.64, 9.35, 13.04, 50.19; % 中铁二局
    22.65, 11.13, 14.30, 50.51, 21.59; % 红星发展
    4.43, 7.30, 14.36, 29.04, 44.74; % 伊利股份
    5.40, 8.90, 12.53, 65.50, 23.27; % 青岛海尔
    7.06, 2.79, 5.24, 19.79, 40.68; % 湖北宜化
    19.82, 10.53, 18.55, 42.04, 37.19; % 雅戈尔
    7.26, 2.99, 6.99, 22.72, 56.58 % 福建南纸
];

% 标准化数据
data_standardized = zscore(data);

% 进行主成分分析
[coeff, score, latent] = pca(data_standardized);

% 计算各主成分的方差贡献率
explained_variance = latent / sum(latent) * 100;

% 输出主成分系数和方差贡献率
disp('主成分系数：');
disp(coeff);
disp('方差贡献率：');
disp(explained_variance);

% 计算综合得分
composite_score = score(:, 1) * explained_variance(1) + ...
                  score(:, 2) * explained_variance(2) + ...
                  score(:, 3) * explained_variance(3) + ...
                  score(:, 4) * explained_variance(4) + ...
                  score(:, 5) * explained_variance(5);

% 输出综合得分
disp('综合得分：');
disp(composite_score);

### 解释
1. **导入数据**：将各个公司的财务指标数据存储在一个矩阵 `data` 中。
2. **标准化数据**：使用 `zscore` 函数对数据进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。
3. **主成分分析**：使用 `pca` 函数进行主成分分析，得到主成分系数 `coeff`、主成分得分 `score` 和特征值 `latent`。
4. **计算方差贡献率**：计算每个主成分的方差贡献率。
5. **输出主成分系数和方差贡献率**：显示主成分系数和方差贡献率。
6. **计算综合得分**：根据主成分得分和方差贡献率计算综合得分。
7. **输出综合得分**：显示每个公司的综合得分。

运行上述代码后，你将获得每个公司的综合得分，这些得分可以帮助你评估公司在多个财务指标上的整体表现。