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。
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