使用matlab语言，完整的写一段代码，要求使用主成分分析法处理输入数据，并作为神经网络得输入，目的是预测结果

以下是使用MATLAB语言进行主成分分析和神经网络预测的示例代码：

% 读取输入数据
data = csvread('input_data.csv');

% 数据标准化
data = zscore(data);

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

% 计算主成分的贡献率
variance = cumsum(latent) / sum(latent);

% 取前N个主成分作为神经网络的输入
N = 3; % 假设使用前3个主成分
input = score(:, 1:N);

% 训练神经网络
hiddenSize = 10;
net = feedforwardnet(hiddenSize);
net = train(net, input, output); % output是训练数据的输出结果

% 对新数据进行预测
new_data = csvread('new_data.csv');
new_data = zscore(new_data);
new_input = new_data * coeff(:, 1:N);
predicted_output = net(new_input);

以上代码中，假设输入数据保存在名为"input_data.csv"的文件中，新数据保存在名为"new_data.csv"的文件中，神经网络的隐层大小为10，使用前3个主成分作为神经网络的输入。在代码中使用了MATLAB内置的pca函数进行主成分分析，使用了MATLAB内置的feedforwardnet函数构建神经网络，并使用train函数进行训练。在预测时，将新数据的前3个主成分作为神经网络的输入，并使用神经网络预测输出结果。