clc,clear,format short,close all;
load data_mh.mat;
[n,p]=size(x);

%标准化
X=zscore(x);

%协方差矩阵/相关系数矩阵
R=cov(X);
[V,D]=eig(R);%[特征向量，特征值]

lambda=diag(D);
lambda=lambda(end:-1:1);

total_contri=sum(lambda);

cum_contri=cumsum(lambda);

contri_rate=cum_contri/total_contri;

V1=rot90(V)';
disp(V1);

c1=V1(:,1);
c2=V1(:,2);

XX=X*c1;
YY=X*c2;


figure;
scatter(XX, YY, 'filled');
xlabel('第一主成分');
ylabel('第二主成分');
title('主成分得分图');
grid on;






%散点
figure;
scatter(XX,YY,'k.');


figure;
plot(c1, c2, 'o', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'b');
text(c1, c2, cellstr(num2str((1:p)')), 'VerticalAlignment','bottom', 'HorizontalAlignment','right');
xlabel('第一主成分');
ylabel('第二主成分');
title('主成分载荷图');
grid on;












%主成分得分图（Score Plot）
X = randn(100, 5); 

% 主成分分析
[coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = pca(X);

% 绘制前两个主成分的得分图
figure;
scatter(score(:,1), score(:,2));
xlabel('第一主成分');
ylabel('第二主成分');
title('主成分得分图');
grid on;

% 添加数据点标签
text(score(:,1), score(:,2), num2str((1:size(score,1))'), 'FontSize', 8);