Create a biplot of the first three principal component coefficients, the observations, and the observed variables for thecarsmall数据集。

加载sample data.

加载carsmall

创建一个由变量组成的矩阵加速度，，，，Displacement，，，，Horsepower，，，，MPG，，，，and重量。删除矩阵中缺少值的行。

X = [加速度位移马力MPG重量]；x = rmmissing（x）;

标准化Xand perform a principal component analysis.

Z = zscore(X);% Standardized data[coefs,score] = pca(Z);

这5-by-5 matrixcoefs包含主组件系数（每个主组件的一列）。矩阵分数包含主成分得分（观测值）。

创建前三个主要组件系数的双皮子。双皮子的轴代表coefs，双翼波波特中的向量代表coefs。

Biplot（COEFS（：，1：3））

通过标记每个变量并绘制前三个主要组件的空间中的观测值来创建一个更详细的双翼飞机。

vbls = {“加速”，，，，'disp'，，，，'HP'，，，，'mpg'，，，，'WGT'};变量的％标签Biplot（COEFS（：，1：3），“得分”，得分（：，1：3），“瓦拉布尔”，，，，vbls);

加载渔业data set, standardize the flower measurements in测量，并执行主组件分析。

加载渔业Z = zscore(meas); [coefs,scores] = pca(Z);

Create a figure with two subplots and return the轴对象为斧头1and斧头2。Create a biplot in each set of axes by referring to the corresponding轴目的。在顶部子图中，使用前两个主组件显示双皮子。在底部子图中，使用第三和第四主组件显示双皮子。通过传递相应的轴对象xlimandYlimfunctions. Change the x-axis and y-axis labels in the bottom plot by passing斧头2toXLABELandylabel。

数字（'单位'，，，，“归一化”，，，，'位置'[0.3 0。3 0.3 0.5]) variables = {“ sepallength”，，，，'SepalWidth'，，，，'PetalLength'，，，，'PetalWidth'};AX1 =子图（2,1,1）;％顶部图双向（AX1，COEFS（：，1：2），“得分”，，，，分数s(:,1:2),“瓦拉布尔”，变量）;xlim（ax1，[-1 1]）ylim（ax1，[ -  1 1]）ax2 =子图（2,1,2）;% Bottom subplot双向（AX2，COEFS（：，3：4），“得分”，分数（：，3：4），“瓦拉布尔”，变量）;xlim（ax2，[ -  1 1]）ylim（ax2，[ -  1 1]）xlabel（ax2，'组件3'）ylabel(ax2,'组件4'）

通过指定支持的行属性名称和值，以及使用句柄来控制双皮子的外观万博1manbetx双翼飞机。

加载sample data.

加载carsmall

创建一个由变量组成的矩阵加速度，，，，Displacement，，，，andMPG。删除矩阵中缺少值的行。

x = [加速位移mpg];x = rmmissing（x）;

标准化Xand perform a principal component analysis.

Z = zscore(X);% Standardized data[coefs,score] = pca(Z);

这3-by-3 matrixcoefs包含主组件系数（每个主组件的一列）。矩阵分数包含主成分得分（观测值）。

在前两个主要组件的空间中创建一个观测值的双眼。使用Biplot的默认属性。

h = biplot（coefs(:,1:2),“得分”，，，，分数(:,1:2));

H是图形对象的手柄向量。您可以修改由返回的行对象的属性双翼飞机。

标记三个变量以易于识别。将圆指定为标记符号，将蓝色作为所有线对象的线颜色。

vbls = {“加速”，，，，'disp'，，，，'mpg'};% Array of variable labelsh1 = biplot（coefs（：，1：2），“得分”，得分（：，1：2），。。。'颜色'，，，，'b'，，，，'Marker'，，，，'o'，，，，“瓦拉布尔”，，，，vbls);

H1是图形对象的手柄向量。View the first few elements ofH1。

H1（1:10）% First ten object handles

ans = 10x1图形数组：线（varline）行（varline）行（varline）行（varmarker）行（varmarker）行（varmarker）line（varmarker）text（varlabel）text（varlabel）text（varlabel）text（varlabel）line（obsmarker）line（obsmarker）

这Handles for the variable labels (H1（7：9））是文字。因此，针对线路属性指定的设置不会影响这些标签。

Create another biplot of the observations in the space of the first two principal components, and label the three variables for easy identification.

h2 = biplot（coefs（：，1：2），“得分”，得分（：，1：2），“瓦拉布尔”，，，，vbls);

H2是图形对象的手柄向量。View the first few elements ofH2。

H2(1:10)% First ten object handles

ans = 10x1图形数组：线（varline）行（varline）行（varline）行（varmarker）行（varmarker）行（varmarker）line（varmarker）text（varlabel）text（varlabel）text（varlabel）text（varlabel）line（obsmarker）line（obsmarker）

H2包含104个对象手柄。

通过将手柄用于图形对象来修改双翼点的特定属性。

Change the line color of the variables (vectors).

为了k = 1:3 h2(k).Color ='r';％将红色指定为线颜色结尾

Modify the font of the variable labels.

为了k = 7：9 h2（k）.fontweight ='bold';% Specify bold font结尾

Change the color of the observation markers.

为了k = 10：103 h2（k）.markeredGecolor ='K';% Specify black color for the observations结尾