用ENVI进行主成分分析 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：haixiaohouseENVI主成分分析(PCA)是通过使用PrincipalComponents选项生成互不相关的输出波段，达到隔离噪声和减少数据集的维数的方法。由于多波段数据经常是高度相关的，主成分变换寻找一个原点在数据均值的新的坐标系统，通过坐标轴的旋转来使数据的方差达到最大，从而生成互不相关的输出波段。主成分（PC）波7a64e4b893e5b19e31333433623763段是原始波谱波段的线性合成，它们之间是互不相关的。可以计算输出主成分波段（与输入的波谱波段数相同）。第一主成分包含最大的数据方差百分比，第二主成分包含第二大的方差，以此类推，最后的主成分波段由于包含很小的方差（大多数由原始波谱的噪声引起），因此显示为噪声。由于数据的不相关，主成分波段可以生成更多种颜色的彩色合成图像。ENVI能完成正向和逆向的主成分（PC）旋转。1.正向主成分（PC）旋转正向PC旋转用一个线性变换使数据方差达到最大。当使用正向PC旋转时，ENVI允许计算新的统计值，或根据已经存在的统计值进行旋转。输出值可以存为字节型、浮点型、整型、长整型或双精度型。也可以基于特征值来提取PC旋转的输出内容，生成只包含所需的PC波段的输出。计算新的。
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA 主成分分析？ 图片来源：winefolly.com 祖母：很有趣！所以这PCA检查哪些特性是冗余的，然后丢弃它们？你：问得好，奶奶！不，PCA并没有选择一些特性然后丢弃其余。相反，它创建一些 新 。
主成分分析法（PCA） 3.2.2.1 技术原理主成分分析方法（PCA）是常用的数据降维方法，应用于多变量大样本的统计分析当中，大量的统计数据能够提供丰富的信息，利于进行规律探索，但同时增加了其他非主要因素的干扰和问题分析的复杂性，增加了工作量，影响分析结果的精确程度，因此利用主成分分析的降维方法，对所收集的资料作全面的分析，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，把多个变量（指标）化为少数几个可以反映原来多个变量的大部分信息的综合指标。主成分分析法的建立，假设xi1，xi2，…，xim是i个样品的m个原有变量，是均值为零、标准差为1的标准化变量，概化为p个综合指标F1，F2，…，Fp，则主成分可由原始变量线性表示：地下水型饮用水水源地保护与管理：以吴忠市金积水源地为例计算主成分模型中的各个成分载荷。通过对主成分和成分载荷的数据处理产生主成分分析结论。3.2.2.2 方法流程1）首先对数据进行标准化，消除不同量纲对数据的影响，标准化可采用极值法及标准差标准化法其中s＝（图3.3）；图3.3 方法流程图2）根据标准化数据求出方差矩阵；3）求出共变量矩阵的特征根和特征变量，根据特征根，确定主成分；4）结合专业知识和各主成分所蕴藏的信息。
