MATLAB函数中pca函数怎么返回所有特征的贡献率
时间: 2024-05-13 13:15:12 浏览: 13
在MATLAB中,使用pca函数可以进行主成分分析,并返回主成分的系数、方差贡献率和累积方差贡献率。
其中,方差贡献率表示每个主成分解释的数据方差占总方差的比例,而累积方差贡献率则表示前k个主成分解释的方差占总方差的比例,其中k为主成分个数。
要返回所有特征的贡献率,可以使用以下代码:
```matlab
[coeff,score,latent,tsquared,explained] = pca(X);
```
其中,explained即为所求,是一个按降序排列的向量,表示每个主成分的方差贡献率。可以使用bar函数将其可视化,如下所示:
```matlab
bar(explained)
title('Variance Explained')
xlabel('Principal Component')
ylabel('Variance Explained (%)')
```
此时,可以看到每个主成分的方差贡献率以及累积方差贡献率。
相关问题
MATLAB中pca函数返回的哪个值是特征的贡献率
MATLAB中pca函数返回的是一个结构体,其中包括了许多字段,其中一个是explained,它是一个向量,表示每个主成分的方差贡献率(即特征的贡献率),其值已经按降序排列。因此,explained(1)表示第一个主成分的方差贡献率,explained(2)表示第二个主成分的方差贡献率,以此类推。如果想要知道前k个主成分的总方差贡献率,可以计算sum(explained(1:k))。
MATLAB中pca函数怎么看主成分贡献率
在MATLAB中,使用`pca`函数得到的主成分贡献率可以通过输出参数`explained`来查看。`explained`是一个向量,包含每个主成分的方差占总方差的百分比。具体来说,`explained(i)`表示第i个主成分的方差占总方差的百分比。
例如,我们使用以下代码对一个3x5的矩阵A进行主成分分析:
```matlab
[coeff,score,latent,~,explained] = pca(A);
```
其中,`explained`是一个向量,包含每个主成分的方差占总方差的百分比。我们可以使用以下代码查看主成分贡献率:
```matlab
disp(explained);
```
输出结果类似于:
```
99.5016
0.4984
0
0
0
```
这表示第一个主成分的方差占总方差的99.5016%,第二个主成分的方差占总方差的0.4984%,而第三到第五个主成分的方差占总方差的0%。
通过查看主成分贡献率,我们可以判断降维后保留多少主成分比较合适。一般来说,我们希望保留的主成分贡献率之和达到80%以上。