跳动城乡网导读 在数据分析的世界里，主成分分析（PCA）是一种强大的降维工具。利用Matlab中的`princomp`函数，我们可以轻松地完成这项任务。首先，准备好...
在数据分析的世界里，主成分分析（PCA）是一种强大的降维工具。利用Matlab中的`princomp`函数，我们可以轻松地完成这项任务。首先，准备好你的数据矩阵，每一列代表一个变量，每行则是一次观测值。调用`[COEFF, SCORE, LATENT] = princomp(X)`，其中`COEFF`是主成分系数矩阵，`SCORE`表示主成分得分，而`LATENT`就是各个主成分对应的特征值啦！✨
特征值的大小反映了每个主成分对原始数据变异性的解释能力。为了更好地理解这些主成分的重要性，我们计算它们的贡献率——即每个特征值占所有特征值总和的比例。例如，如果第一个特征值为150，而所有特征值之和为500，那么第一个主成分的贡献率为30%。通过这种方式，你可以确定哪些主成分是最关键的，从而简化模型或进一步分析。💡
掌握PCA不仅能够帮助你减少冗余信息，还能提升后续机器学习模型的效率哦！💪
Matlab 数据分析 主成分分析 贡献率
