matlab pca分析算cme

对于PCA分析，MATLAB提供了pca函数来实现。下面是一个示例代码：

% 假设数据存储在矩阵X中，每一行代表一个样本
[coeff, score, latent] = pca(X);

% coeff为主成分的方向向量，每一列代表一个主成分
% score为样本在主成分上的投影
% latent为主成分的方差

% 假设需要将数据降到k维
k = 2;
% 取前k个主成分
coeff_k = coeff(:, 1:k);
% 得到降维后的数据
X_new = X * coeff_k;

具体地，如果需要计算CME（Cumulative Explained Variance，主成分方差的累积比例），可以使用latent变量来计算。代码如下：

% 计算主成分方差的累积比例
explained = cumsum(latent) / sum(latent);
% 绘制CME曲线
plot(explained)

在绘制的CME曲线中，x轴表示前k个主成分，y轴表示主成分方差的累积比例。