pca函数调用

　[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(X) 

 % X的每行表示一个样本的观测值，每一列表示特征变量。

% COEFF每列对应一个特征值的特征向量，列的排列顺序是按特征值的大小递减排序

% SCORE是对主分的打分，也就是说原X矩阵在主成分空间的表示。SCORE每行对应样本观测值，每列对应一个主成份(变量)，它的行和列的数目和X的行列数目相同。

% latent是一个向量，它是X所对应的协方差矩阵的特征值向量。

% tsquare，是表示对每个样本点Hotelling的T方统计量(我也不很清楚是什么东东)。

(scores)表示由原数据X转变到主成分空间所得到的数据。latent向量的值表示SCORE矩阵每列的方差(见说明2)。Hotelling的T方是用来衡量多变量间的距离，这个距离是指样本观测值到数据集中心的距离。