以上を説明するために必要な成分の個数を求めます。データセットに適用します。主成分によって説明される変動性の比率を表示します。以上が説明されています。以上を説明するために必要な成分の個数をプログラムにより求めます。つの成分を使用して、分類木に学習をさせます。データセットを変換する必要があります。データセットの主成分スコアを取得します。セットの格付けを予測します。データに適用し学習済みモデルを使用して格付けを予測するコードを生成します。必要であることに注意してください。いうファイルに保存します。いう名前のエントリポイント関数を定義します。エントリポイント関数のシグネチャの後に追加します。新しいデータに適用してから、変換済みデータを使用して格付けを予測します。学習データを渡しません。開くと、例のフォルダーが開きます。このフォルダーには、エントリポイント関数のファイルが含まれています。codegenを使用してコードを生成します。静的な型の言語なので、エントリポイント関数内のすべての変数のプロパティをコンパイル時に決定しなければなりません。使用して可変サイズの入力を指定することもできます。詳細については、コード生成用の可変サイズ引数の指定を参照してください。生成されたコードを検証します。同じ格付けを返すことを確認します。コード生成の詳細については、コード生成の紹介およびコード生成と分類学習器アプリを参照してください。コードを生成する方法を説明しています。主成分を計算する入力データ。列の行列として指定します。行は観測に対応し、列は変数に対応します。引数のコンマ区切りペアを指定します。引用符で囲まなければなりません。ように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。つの主成分のみを返すよう指定します。主成分分析を実行するために使用される主成分アルゴリズム。以下のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。