Matlab PCA 屏幕图 - 哪个变量最重要？

Question

不再是编码问题，而是“我明白我在做什么吗？”问题。

对一些最多包含 7 个变量的数据进行 PCA 分析，我想要一个屏幕图来显示每个变量对数据方差的影响程度。

我使用以下方法制作了一个碎石图：

    [coeff,score,latent,~,explained] = pca(X);

    bar(explained)

我对文档的理解是，输出全部排序“列按分量方差的降序排列”，所以，我如何知道哪个变量实际上占最大方差？就像我的数据有 7 个变量，那么我怎么知道它是变量 3 而不是变量 6？如果它没有排序，那就很明显了，但是按降序排序我怎么知道？

Matlab PCA 文档

Answer 1

计算 PCA 时，您会得到一个新的坐标系。这个新坐标系中的每个维度都解释了输入的一定量的方差，并根据该量化进行排序。

coeff(:,1)

是第一个 PCA 轴相对于输入轴的方向。该轴与数据中的最大方差对齐。

explained(1)

是该轴表示的数据中总方差的分数。

因此，

explained

的排序方式与

coeff

的列相同，并且与它们相关。它不涉及输入变量。