如何在Matlab中使用pca
根据手册，它说如何在Matlab中使用pca,matlab,pca,Matlab,Pca,根据手册，它说[coeff，score，潜伏期，tsquared，explained，mu]=pca（X）。 在我看来，主成分分析和截断奇异值分解是一样的。但是对于pca的输出，哪一个是截断特征向量，哪一个是截断特征值 潜在输出是X协方差矩阵的特征值 要指定组件的数量，请使用'NumComponents'选项，例如： [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X, 'NumComponents', 3); 或者，您可以使用： C = c
[coeff，score，潜伏期，tsquared，explained，mu]=pca（X）在我看来，主成分分析和截断奇异值分解是一样的。但是对于pca的输出，哪一个是截断特征向量，哪一个是截断特征值 潜在
输出是X
协方差矩阵的特征值
要指定组件的数量，请使用'NumComponents'
选项，例如：
[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X, 'NumComponents', 3);
或者，您可以使用：
C = cov(X);
[eigenvectors,eigenvalues] = eig(C);
得到特征值和特征向量