主成份分析(Principal
component Analysis，PCA)也叫做主成份变换、主分量分析或 —L(Karhunen—Loeve)变换，是建立在统计特征基础上的多维(如多波段)正交线 性变换。它是遥感图像处理中最常用也是最有用的变换算法之一。 这次我要实现一个主成分分析算法，图是做出来了，但是和著名的遥感软件PCI和ENVI的效果比起来很差。如第一主成分的图如下： 上面噪音极多，而且看起来不合谐。我知道自己的算法有问题，在排除了自己的读取图像的问题后。我考虑到是不是求取特征矩阵时出了问题，因为主成分的输出数据是Y=X*A。...
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