clc,clear data=[123 54 66 ... 25 333 89]; n=size(data,1); x=data x=zscore(x); %数据标准化 r=cov(x) %求标准化数据的协方差阵，即求相关系数矩阵 [vec,val,con]=pcacov(r) %进行主成分分析的相关计算 num=input('请选择主因子的个数：'); %交互式选择主因子的个数 f1=repmat(sign(sum(vec)),size(vec,1),1); vec=vec.*f1; %特征向量正负号转换 f2=repmat(sqrt(val)',size(vec,1),1); a=vec.*f2 %求初等载荷矩阵 am=a(:,1:num); %提出 num 个主因子的载荷矩阵 [b,t]=rotatefactors(am,'method', 'varimax') %旋转变换,b 为旋转后的载荷阵 bt=[b,a(:,num+1:end)]; %旋转后全部因子的载荷矩阵 contr=sum(bt.^2) %计算因子贡献 rate=contr(1:num)/sum(contr) %计算因子贡献率 coef=inv(r)*b %计算得分函数的系数 score=x*coef %计算各个因子的得分 weight=rate/sum(rate) %计算得分的权重 Tscore=score*weight' %对各因子的得分进行加权求和，即求各地区综合得分

这段代码是使用 MATLAB 进行主成分分析（PCA）并对结果进行旋转变换的过程，下面是对每一行代码的解释：

clc,clear  % 清除命令行窗口和工作区中的变量
data=[123 54 66 ... 25 333 89]; % 载入原始数据
n=size(data,1); 
x=data  
x=zscore(x); % 数据标准化
r=cov(x) % 求标准化数据的协方差阵，即求相关系数矩阵
[vec,val,con]=pcacov(r) % 进行主成分分析的相关计算
num=input('请选择主因子的个数：'); % 交互式选择主因子的个数
f1=repmat(sign(sum(vec)),size(vec,1),1);  
vec=vec.*f1; % 特征向量正负号转换
f2=repmat(sqrt(val)',size(vec,1),1);  
a=vec.*f2 % 求初等载荷矩阵
am=a(:,1:num); % 提出 num 个主因子的载荷矩阵
[b,t]=rotatefactors(am,'method', 'varimax') % 旋转变换,b 为旋转后的载荷阵
bt=[b,a(:,num+1:end)]; % 旋转后全部因子的载荷矩阵
contr=sum(bt.^2) % 计算因子贡献
rate=contr(1:num)/sum(contr) % 计算因子贡献率
coef=inv(r)*b % 计算得分函数的系数
score=x*coef % 计算各个因子的得分
weight=rate/sum(rate) % 计算得分的权重
Tscore=score*weight' % 对各因子的得分进行加权求和，即求各地区综合得分

其中，`data` 是包含原始数据的向量，`cov()` 函数计算数据的协方差矩阵，`pcacov()` 函数进行主成分分析并返回一些相关结果。`rotatefactors()` 函数进行旋转变换，返回旋转后的载荷矩阵 `b`。后续代码计算因子贡献、因子贡献率、得分函数系数、各个因子的得分、得分的权重等，并最终求出各地区综合得分 `Tscore`。