function [vector ,value,tempMul] = my_pca(mul)

这是一个 MATLAB 函数，用于执行主成分分析（PCA）。

输入参数：
- mul：一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

输出参数：
- vector：一个矩阵，每一列代表一个主成分向量。
- value：一个向量，每个元素代表对应的主成分方差值。
- tempMul：一个矩阵，为原始数据矩阵 mul 与主成分向量矩阵 vector 的乘积。

函数实现的基本思路是计算数据的协方差矩阵，然后通过对协方差矩阵进行特征值分解得到主成分向量和对应方差值。

以下是函数的示例代码：

function [vector, value, tempMul] = my_pca(mul)
    % 计算样本均值
    meanVals = mean(mul, 1);
    % 对数据进行中心化处理
    mul = mul - repmat(meanVals, size(mul, 1), 1);
    % 计算协方差矩阵
    covMat = cov(mul);
    % 对协方差矩阵进行特征值分解
    [vector, value] = eig(covMat);
    % 将特征向量按照特征值大小进行降序排列
    [~, index] = sort(diag(value), 'descend');
    vector = vector(:, index);
    value = value(index, index);
    % 计算降维后的数据矩阵
    tempMul = mul * vector;
end

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如果你想将这些生成的新变量作为因变量，可以考虑使用多元线性回归模型。在多元线性回归模型中，可以将这些新变量作为自变量，将需要预测的变量作为因变量，建立模型并进行预测。

具体实现可以使用Python中的scikit-learn库。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 假设有15个新变量和一个因变量，将它们保存到一个DataFrame对象中
X_new = np.random.rand(100, 15)  # 生成随机数据
y = np.random.rand(100)

# 建立多元线性回归模型
model = LinearRegression().fit(X_new, y)

# 查看模型的参数估计值
print(model.coef_)

上述代码中，我们首先生成了15个新变量和一个因变量的随机数据，并将它们保存到一个Numpy数组中。然后，使用`LinearRegression()`函数建立多元线性回归模型，其中`X_new`变量包含所有自变量，`y`变量为因变量。最后，使用`model.coef_`属性查看模型的参数估计值。

需要注意的是，在使用多元线性回归模型时，需要保证自变量之间不存在多重共线性问题，否则模型的结果会受到影响。如果存在多重共线性问题，可以考虑对自变量进行主成分分析（PCA）等降维处理。

pca=PCA(n_components=1) pca.fit(X1_scaled) X1_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X2_scaled) X2_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X3_scaled) X3_pca=pca.transform(X3_scaled) pca.fit(X4_scaled) X4_pca=pca.transform(X4_scaled) pca.fit(X5_scaled) X5_pca=pca.transform(X5_scaled) pca.fit(X6_scaled) X6_pca=pca.transform(X6_scaled) pca.fit(X7_scaled) X7_pca=pca.transform(X7_scaled) pca.fit(X8_scaled) X8_pca=pca.transform(X8_scaled) pca.fit(X9_scaled) X9_pca=pca.transform(X9_scaled) pca.fit(X10_scaled) X10_pca=pca.transform(X10_scaled) pca.fit(X11_scaled) X11_pca=pca.transform(X11_scaled) pca.fit(X12_scaled) X12_pca=pca.transform(X12_scaled) pca.fit(X13_scaled) X13_pca=pca.transform(X13_scaled) pca.fit(X14_scaled) X14_pca=pca.transform(X14_scaled) pca.fit(X15_scaled) X15_pca=pca.transform(X15_scaled) #生成变量 X1_new = X1_pca X2_new = X2_pca X3_new = X3_pca X4_new = X4_pca X5_new = X5_pca X6_new = X6_pca X7_new = X7_pca X8_new = X8_pca X9_new = X9_pca X10_new = X10_pca X11_new = X11_pca X12_new = X12_pca X13_new = X13_pca X14_new = X14_pca X15_new = X15_pca，如何让这15个变量做支持向量机预测

您可以使用scikit-learn库中的SVM模型来对这15个变量进行预测，以下是示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将15个变量组合成一个特征矩阵X
X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

在上面的示例代码中，我们首先将15个变量组合成一个特征矩阵X。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`SVC`函数创建了一个SVM模型，并使用`fit`方法对模型进行训练。最后，我们使用`predict`方法对测试集进行预测，并将结果保存在`y_pred`变量中。