文档介绍：matlab中主成分分析的函数
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matlab中主成分分析的函数
功能：主成分分析
格式：PC=princomp(X)
[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
说明：[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析，给出各主成分    (PC)、所谓的Z-得分(SCORE)、X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计    量(tsquare)。
功能：运用协方差矩阵进行主成分分析
格式：PC=pcacov(X)
[PC,latent,explained]=pcacov(X)
说明：[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析，返回主成分(PC)、协方    差矩阵X的特征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)。
功能：主成分分析的残差
格式：residuals=pcares(X,ndim)
说明：pcares(X,ndim)返回保留X的ndim个主成分所获的残差。注意，ndim是一个标量，必须小于X    的列数。而且，X是数据矩阵，而不是协方差矩阵。
功能：主成分的巴特力特检验
格式：ndim=barttest(X,alpha)
[ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha)
说明：巴特力特检验是一种等方差性检验。ndim=barttest(X,alpha)是在显著性水平alpha下，给出 满足数据矩阵X的非随机变量的n维模型，ndim即模型维数，它由一系列假设检验所确定，ndim=1表 明数据X对应于每个主成分
的方差是相同的；ndim=2表明数据X对应于第二成分及其余成分的方差是 相同的。
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主成分分析Matlab源码分析
function [pc, score, latent, tsquare] = princomp(x);
%   PRINCOMP Principal Component Analysis (centered and scaled data).
%   [PC, SCORE, LATENT, TSQUARE] = PRINCOMP(X) takes a data matrix X and
%   returns the principal components in PC, the so-called Z-scores in SCORES,
%   the eigenvalues of the covariance matrix of X in LATENT, and Hotelling's
%   T-squared statistic for each data point in TSQUARE.
%