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我在网上遇到过很多类似的问题，但找不到一个我能理解的解决我的问题的问题。我会很感激这里的一些解释，以帮助我的理解。提前致谢!
所以，
[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(X)
我知道对于 coeff，列是按分量方差递减的顺序排列的。但是我是否知道我的变量(原始数据集)的重要性，而不是主成分 (PC) 的重要性，正如 coeff 的答案可能呈现的那样。有什么方法可以对我拥有的变量的重要性进行排序吗？
我看到很多统计软件都可以做到这一点，显示哪些原始变量对绘图的贡献最大，哪些可以删除以防止过度拟合问题。有没有办法用 MatLab 做到这一点？
我的目标是在二维图中绘制数据，这意味着我将使用 PC1 和 PC2，它们具有最显着的分量方差。那么，我又如何知道哪些变量应该保留，哪些应该丢弃？
谁能给我解释一下？谢谢!
最佳答案
如果您只关心将数据投影到 2D 平面以进行可视化，那么一定要从 SCORE 中获取每个点的前两个坐标。 - 这些是您称为 PC1 的坐标和 PC2在你的问题中。
但是，如果您想知道 X 中的两个组件是什么谁对PC1贡献最大和 PC2您必须在 COEFF 的前两列中找到条目具有最大的绝对值。自 COEFF 的前两列以来表示X中元素的线性组合产生PC1和 PC2 .
关于matlab - 如何使用 Matlab 确定 PCA 中变量的重要性？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14432922/
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