load cities
whos
figure(1)
boxplot(ratings,'notch','off','orientation','horizontal')
set(gca,'YTicklabel',categories)
title('Dane wyjsciowe')
% Poniewaz wariancje w dwóch grupach sa duze poddamy dane standartyzacji :
stdr=std(ratings);
sr=ratings./repmat(stdr,329,1);
figure(2)
boxplot(sr,'notch','off','orientation','horizontal')
set(gca,'YTicklabel',categories)
title('Dane po standartyzacji')
% Teraz poszczególne grupy sa bardziej porównywalne. 
% Robimy analize skladowych glównych:

[vec, newdata, variances, t2]=princomp(sr);
size(vec)
vec(:,1:3)
pierwszy=vec(:,1);
categories(ix,:)
[pr,ix]=sort(pierwszy,'descend');
pr_exp=100*variances/sum(variances)
pareto(pr_exp)
xlabel('Czynnik glowny')
ylabel('Wyjasniona warjancja %')

[st2,index]=sort(t2);
st2(end-3:end)
names(index(end-3:end),:)
