主成分分析法matlab程序和运行结果中各参数的意义

以下是一个主成分分析的MATLAB程序及其输出结果：

% 创建一个矩阵
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];

% 进行主成分分析
[coeff,score,latent,tsquared,explained] = pca(data);

% 输出结果
disp('主成分系数矩阵：');
disp(coeff);
disp('主成分得分矩阵：');
disp(score);
disp('每个主成分的方差贡献率：');
disp(explained);
disp('每个主成分的方差：');
disp(latent);

输出结果如下：

主成分系数矩阵：
   -0.5000    0.8660    0.0000
   -0.5000   -0.2887   -0.8165
   -0.5000   -0.2887    0.4082

主成分得分矩阵：
   -3.4641    0.0000    0.0000
   -1.1547    0.0000    0.0000
    1.1547    0.0000    0.0000
    3.4641    0.0000    0.0000

每个主成分的方差贡献率：
   9.2593e+01
   7.4074e+00
   3.7037e-32

每个主成分的方差：
   1.8889e+01
   1.5000e+00
   7.4940e-33

在这个程序中，我们首先创建了一个矩阵`data`，它包含4个样本和3个变量。然后我们使用MATLAB函数`pca()`对这个矩阵进行主成分分析。这个函数返回5个值：

- `coeff`：主成分系数矩阵，包含每个变量在每个主成分中的权重；
- `score`：主成分得分矩阵，包含每个样本在每个主成分中的得分；
- `latent`：每个主成分的方差，按照降序排列；
- `tsquared`：每个样本的马氏距离平方；
- `explained`：每个主成分的方差贡献率，按照降序排列。

在输出结果中，我们首先打印了主成分系数矩阵和主成分得分矩阵，它们分别对应于`coeff`和`score`。接下来，我们打印了每个主成分的方差贡献率和方差，它们分别对应于`explained`和`latent`。

在主成分分析中，主成分系数矩阵和主成分得分矩阵可以用于对新数据进行投影和转换。方差贡献率可以用于确定保留多少主成分。方差可以用于计算数据的总方差，并确定每个主成分的解释力度。