主成分分析权重matlab

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，可以通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。在MATLAB中，可以使用pca函数进行主成分分析，该函数返回主成分系数、方差贡献率和均值等信息。具体使用方法如下：

% 假设数据矩阵为X，其中每行代表一个样本，每列代表一个特征
[coeff,score,latent,~,explained] = pca(X);
% coeff为主成分系数矩阵，每列代表一个主成分
% score为降维后的数据矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个主成分
% latent为每个主成分的方差
% explained为每个主成分的方差贡献率

% 可以使用前k个主成分进行降维
k = 2;
X_reduced = X * coeff(:,1:k);