myPCA.m

function [PrimeVectorPrimeValueNumKmain_t PrimeMatrixtE]=myPCA（data yita）;
% 函数功能：主成分分析
% 函数输入：
%       data: 原始数据
%       yita: 需要保留的信息量（0-1）之间的数
% 函数输出:
%       PrimeVector: 特征向量
%       PrimeValue： 特征值
%       NumK：主成分个数
%       main_t:主元向量
%       PrimeMatrix: 主元矩阵
%       t:主元矩阵
%       E:残差矩阵

[mmnn]=size（data）;
if mm    data=data‘;
    mm=nn;
end

% 求协方差矩阵
R=cov（data）;

% 求协方差矩阵的特征值和特征向量
[Tvector lamda]=eig（R）;
[mn]=size（Tvector）;
% 对特征值排序
lamda_vector=zeros（n1）;
for i=1:n
    lamda_vector（i）=lamda（ii）; % 把矩阵写成向量
end
[lamda_sortlamda_index]=sort（lamda_vector‘descend‘）; % 对特征值进行降序排列

% 确定需要保留的主元个数
n=length（lamda_sort）; % 计算特征