matlab pca逆变换

在 MATLAB 中，使用 `pca` 函数进行主成分分析后，可以使用 `score` 和 `coeff` 两个输出参数来进行逆变换。具体步骤如下：

1. 假设你的原始数据矩阵为 `X`，进行主成分分析的代码如下：

   [coeff, score, ~, ~, explained] = pca(X);

2. 假设你要对 `score` 进行逆变换，恢复到原始数据空间中。首先你需要知道保留多少主成分，可以通过 `explained` 输出参数查看每个主成分的解释方差比例。假设你要保留前 `k` 个主成分，那么 `score` 的前 `k` 列就是保留的主成分得分，从第 `k+1` 列开始的得分可以忽略。

3. 接下来，你可以使用以下代码进行逆变换：

   X_reconstructed = score(:, 1:k) * coeff(:, 1:k)';

这里的 `coeff(:, 1:k)` 是保留的前 `k` 个主成分的系数矩阵，`score(:, 1:k)` 是保留的前 `k` 个主成分的得分矩阵。注意，在进行逆变换时，你需要使用保留的前 `k` 个主成分，而不是所有主成分。

4. 最后，你可以比较 `X` 和 `X_reconstructed` 之间的误差，以评估逆变换的精度。例如：

   err = norm(X - X_reconstructed, 'fro') / norm(X, 'fro');
   fprintf('Reconstruction error = %f\n', err);