matlab主成分分析怎么编程，步骤如何

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function [lambda,T,fai]=MSA2(A)%求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量%标准化处理[p,n]=size(A);for j=1:nmju(j)=mean(A(:,j));sigma(j)=sqrt(cov(A(:,j)));endfor i=1:pfor j=1:nY(i,j)=(A(i,j)-mju(j))/sigma(j); endendsigmaY=cov(Y);%求X标准化的协差矩阵的特征根和特征向量[T,lambda]=eig(sigmaY);% disp('特征根(由小到大):');% disp(lambda);% disp('特征向量:');% disp(T);%方差贡献率;Xsum=sum(sum(lambda,2),1);for i=1:nfai(i)=lambda(i,i)/Xsum;end% disp('方差贡献率:');% disp(fai);u=T(:,n);B=[];h=length(A(:,1));for k=1:nm1=mean(A(:,k));t=(A(:,k)-m1).^2;m2=sqrt(sum(t))/(h-1);B=[B,(A(:,k)-m1)./m2];endy=B*u;x1=1:1:length(y);plot(x1,y);xlabel('时间/小时')ylabel('综合指标')title('综合指标-时间曲线')