[coeff,score,latent]=pca(features); explained_var=100*latent/sum(latent); bar(explained_var); xlabel('主成分'); ylabel('解释方差贡献率（%）');

这段代码是用于进行主成分分析（PCA）并可视化结果的。具体来说，输入参数 features 是一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。函数 pca(features) 对这个矩阵进行主成分分析，返回三个输出参数：coeff 是一个矩阵，每一列代表一个主成分，每一行代表对应的特征在该主成分上的系数；score 是一个矩阵，每一行代表一个样本在所有主成分上的投影得分；latent 是一个向量，代表每个主成分对应的特征方差的大小。

接下来，代码计算了每个主成分对总方差的贡献率，并用条形图进行可视化。具体来说，100*latent/sum(latent) 计算了每个主成分对总方差的贡献率（单位为百分比），bar(explained_var) 用条形图将贡献率可视化，xlabel 和 ylabel 分别设置了 x 轴和 y 轴的标签。