# pcacov

## 语法

``coeff = pcacov(V)``
``[coeff,latent] = pcacov(V)``
``[coeff,latent,explained] = pcacov(V)``

## 说明

``coeff = pcacov(V)` 对协方差方阵 `V` 执行主成分分析，并返回主成分系数（也称为载荷）。`pcacov` 不将 `V` 标准化为具有单位方差。要对标准化变量执行主成分分析，请使用相关矩阵 `R = V./(SD*SD')`（其中 `SD = sqrt(diag(V))`）而不是 `V`。要直接对数据矩阵执行主成分分析，请使用 `pca`。`

``[coeff,latent] = pcacov(V)` 还返回包含主成分方差的向量，即 `V` 的特征值。`

``[coeff,latent,explained] = pcacov(V)` 还返回一个向量，其中包含由每个主成分解释的总方差的百分比。`

## 示例

```load hald covx = cov(ingredients);```

`covx` 变量执行主成分分析。

`[coeff,latent,explained] = pcacov(covx)`
```coeff = 4×4 -0.0678 -0.6460 0.5673 0.5062 -0.6785 -0.0200 -0.5440 0.4933 0.0290 0.7553 0.4036 0.5156 0.7309 -0.1085 -0.4684 0.4844 ```
```latent = 4×1 517.7969 67.4964 12.4054 0.2372 ```
```explained = 4×1 86.5974 11.2882 2.0747 0.0397 ```

## 参考

[1] Jackson, J. E. A User's Guide to Principal Components. Hoboken, NJ: John Wiley and Sons, 1991.

[2] Jolliffe, I. T. Principal Component Analysis. 2nd ed. New York: Springer-Verlag, 2002.

[3] Krzanowski, W. J. Principles of Multivariate Analysis: A User's Perspective. New York: Oxford University Press, 1988.

[4] Seber, G. A. F. Multivariate Observations, Wiley, 1984.