将shujushanchu.xlsx导入matlab中进行主成分分析，需要保留5个主成分后，要得出样本相关系数矩阵、贡献率、累计贡献率

当你将 `shujushanchu.xlsx` 文件导入 MATLAB 后，可以按照以下步骤进行主成分分析，并计算样本相关系数矩阵、贡献率和累计贡献率：

1. 导入数据：
使用 `xlsread` 函数将 Excel 文件读入 MATLAB 中的一个变量，例如 `data`。请确保 `shujushanchu.xlsx` 文件与 MATLAB 脚本在同一目录下，或者提供文件的完整路径。

data = xlsread('shujushanchu.xlsx');

2. 标准化数据：
可以使用 `zscore` 函数对数据进行标准化，以确保各个特征具有相同的尺度。

data_std = zscore(data);

3. 主成分分析：
使用 `pca` 函数进行主成分分析，并指定保留前5个主成分。

[coeff, score, latent, ~, explained] = pca(data_std, 'NumComponents', 5);

4. 样本相关系数矩阵：
样本相关系数矩阵可以通过主成分系数矩阵 `coeff` 计算得出。

corr_matrix = corrcoef(data_std * coeff);

5. 贡献率和累计贡献率：
贡献率表示每个主成分对总方差的贡献程度，累计贡献率表示前n个主成分对总方差的累计贡献程度。可以通过主成分方差 `latent` 和解释方差 `explained` 来计算。

contribution = latent / sum(latent);
cumulative_contribution = cumsum(explained) / sum(explained);

以上是一种实现方式，你可以把这些代码放在一个 MATLAB 脚本中运行。记得先导入数据，然后按照上述步骤进行主成分分析，最后得到样本相关系数矩阵、贡献率和累计贡献率的结果。希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。