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。

相关问题

matlab PCA主成分贡献率

在MATLAB中，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，它通过线性变换将原始数据转换到一组新的坐标系中，新坐标系中的轴按变量之间方差解释的比例从大到小排列，称为主成分。

主成分贡献率是指每个主成分对总变异性的贡献程度。它是对应主成分方差除以所有观测变量方差之和，通常用百分比表示。贡献率越高，说明该主成分能够捕获数据中更多的信息或变异性。

在MATLAB中，计算主成分贡献率可以使用`pca`函数后的结果`explainedVariances`属性，它是一个向量，元素值就是各个主成分的方差比例。要得到贡献率，可以用这个向量除以总方差（即`sum(explainedVariances)`），然后乘以100%。

示例代码：

data = ...; % 你的数据矩阵
[coeff,score,latent,explainedVariances] = pca(data);
contributionRate = explainedVariances / sum(explainedVariances) * 100;

`contributionRate`就是主成分贡献率。

MATLAB中pca函数返回的哪个值是特征的贡献率

MATLAB中pca函数返回的是一个结构体，其中包括了许多字段，其中一个是explained，它是一个向量，表示每个主成分的方差贡献率（即特征的贡献率），其值已经按降序排列。因此，explained(1)表示第一个主成分的方差贡献率，explained(2)表示第二个主成分的方差贡献率，以此类推。如果想要知道前k个主成分的总方差贡献率，可以计算sum(explained(1:k))。