最近在研究数据降维技术时，发现PCA（Principal Component Analysis）是一个非常实用的工具！它能有效提取数据中的主要特征，减少冗余信息。😊 为了更好地理解和应用PCA，我决定用Matlab来亲手实现这一算法，并绘制贡献率图，直观展示各主成分的重要性。

首先，准备好你的数据矩阵，确保每一列代表一个变量，每一行代表一次观测。接着，在Matlab中导入数据后，利用`cov()`函数计算协方差矩阵，再通过`eig()`函数求解特征值和特征向量。👑 这一步非常关键，因为特征值决定了每个主成分对总方差的解释能力。

完成PCA计算后，别忘了绘制贡献率图！使用`bar()`函数可视化各个主成分的累积贡献率，这样可以轻松判断需要保留多少个主成分才能保留大部分信息。📈

如果你也想尝试，请记得分享你的成果哦！✨