matlab中主成分分析的函数

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本文介绍Matlab中用于主成分分析的四个核心函数：princomp、pcacov、pcares及barttest。这些函数可以帮助用户执行从基本的主成分分析到高级的残差计算和巴特力特检验等多种任务。

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matlab中主成分分析的函数：

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。