解释一下这段代码：function [train_pca,test_pca,dataset_cumsum,percent_explained] = pcaForRF(train,test,threshold)，详细说明一下如何使用

这段代码实现了一个函数，用于对输入的训练数据和测试数据进行主成分分析（PCA）处理，并返回处理后的数据、方差累计贡献率和主成分的解释百分比。

具体来说，函数的输入参数包括训练数据（train）、测试数据（test）以及方差累计贡献率的阈值（threshold）。函数的输出参数包括经过PCA处理后的训练数据（train_pca）和测试数据（test_pca）、方差累计贡献率（dataset_cumsum）以及主成分的解释百分比（percent_explained）。

使用该函数的步骤如下：

1. 准备训练数据和测试数据，将它们作为函数的输入参数传入。

2. 根据实际需求设置方差累计贡献率的阈值。如果不需要设置阈值，则可以将其设为0或者不传入该参数。

3. 调用函数，获取经过PCA处理后的训练数据和测试数据、方差累计贡献率和主成分的解释百分比。

4. 根据需要使用处理后的数据进行训练和测试。

示例代码如下：

[train_data, test_data] = prepare_data(); % 准备训练数据和测试数据
threshold = 0.9; % 设置方差累计贡献率的阈值
[train_pca, test_pca, dataset_cumsum, percent_explained] = pcaForRF(train_data, test_data, threshold); % 进行PCA处理
model = train_model(train_pca); % 使用处理后的训练数据训练模型
result = test_model(model, test_pca); % 使用处理后的测试数据进行测试

其中，prepare_data()、train_model()和test_model()是自己编写的函数，用于准备数据、训练模型和测试模型。在实际使用时，需要根据具体的应用场景和需求进行修改。