matlab中princomp,pcacov,pcares,barttest四大分析函数的应用

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matlab中princomp,pcacov,pcares,barttest四大分析函数的应用如下：

1.princomp
   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)。

2.pcacov
   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)。

3.pcares
   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。

4.barttest
   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。