标签： matlab machine-learning pca feature-selection dimensionality-reduction
我正在尝试使用PCA，LDA和FA应用降维。我想我可以成功地生成重建数据和映射矩阵，从原始矩阵生成重建数据。有一个内置的Matlab函数可以计算每列中可以解释的数据量。代码如下：
[Coeff, score, latent, t-squared, explained] = pca(X)
在这种情况下，解释的是每列中可以解释的数据的百分比。 但是，LDA和FA来自第三方源，它只提供映射矩阵。 你能解释一下我如何计算pca中“解释”的百分比吗？ 提前谢谢。