我正在尝试从一个包含 2000 个特征和 63 个样本的数据集中选择一个特征子集。我知道如何在 MATLAB 中进行 PCA。我使用了 ‘pcacov’，它返回了特征向量和特征值。但是，我不知道如何选择我想要的特征。我的意思是，如果特征没有被标记，我该如何选择我的特征？或者它们会以相同的顺序返回吗？

回答：

我该如何选择我的特征？

如果你像这样调用它：

[pc,variances,explained] = pcacov(covx)

那么主成分就是第一个返回参数中的向量，其方差如第二个返回参数所示。它们是对应的，并且按照从最重要到最不重要的顺序排序。

或者它们会以相同的顺序返回吗？

如果函数帮助文档这么说，你可以假设这一点，否则假设这一点是不安全的，你可以这样做：

[varsorted,varsortedinds] = sort(variances,'descend');pcsorted = pc(:,varsortedinds);

varsorted 和 pcsorted 将按照从最重要到最不重要的顺序排列。

七年后编辑：我重新阅读了问题，意识到我的答案实际上并没有回答这个问题。我以为被问的是主成分是否被排序。Don Reba 的答案是实际问题的答案。但我无法删除已选中的答案。