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主成分分析 envi

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1、 envi的特点envi(可视化图像的环境)是ITTVisualInformationSolutions的旗舰产品 。ENVI是遥感领域的科学家使用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；它是从地理空间图像中快速、方便、准确地提取信息的领先软件解决方案 。它提供了先进和人性化的工具，方便用户阅读、准备、检测和分享图像中的信息 。
2、主 成分 分析的主要步骤包括 Collection下载现在为了提高浏览体验，网页的原视图版本已经升级为以下格式:main成分-2/main的步骤和原理成分-2/main的步骤和原理/pdf438.91K、15读ssh iiwengy 6 13478次并在2010年分享立即下载报告(1)定律的基本思想成分-2成分-2/(principal compo)将多个变量转化为几个综合变量(即principal 成分)，其中每个principal 成分是原变量的线性组合，每个principal/12333
3、主 成分 分析法详细步骤main成分-2/method的详细步骤如下:第一步:标准化该步骤的目的是将输入数据集中变量的范围标准化，使每个变量都能大致与分析成正比 。更具体地说 ， 在使用PCA之前必须对数据进行标准化的原因是，PCA对初始变量的方差非常敏感 。也就是说，如果初始变量的值域相差很大，那么值域大的变量会占据值域小的变量(例如，值域在0到100之间的变量会占据值域在0到1之间的变量)，从而导致main 成分的偏差 。
从数学上讲，这一步可以通过减去平均值并除以每个变量值的标准偏差来完成 。只要标准化完成，所有变量都将转换到相同的范围 。第二步:计算协方差矩阵，了解输入数据集中的变量相对于平均值是如何变化的 。或者换句话说 ， 看他们之间有没有关系 。因为有时候变量是高度相关的，因为它们包含了很多信息 。因此，为了识别这些相关性，我们计算协方差矩阵 。
0main成分-2/The main成分分析method的基本原理是一种统计的降维方法，通过正交变换将一个原始的分量相关的随机向量变换成不相关的向量 。1.查找数据的主要方法成分main成分-2/通过原始数据的协方差矩阵分析，找到数据中最重要的成分 。Principal 成分是一组自变量 ， 能尽可能解释原始数据的方差 。2.数据的正交变换在找到数据的principal 成分后，principal成分分析方法利用正交变换将原始数据变换成一组新的无关变量 。
3.保存main 成分 分析中数据的重要信息，通常只保存数据的前几个main 成分，因为它们能尽可能地解释原始数据的方差 。这样大家在保留数据重要信息的同时，也可以将数据的维度降低到一个更低的层次，从而使数据更容易分析和解释 。大师的社交应用成分 分析方法:1 。经济金融领域在经济金融领域 ， master成分分析方法常用于市场风险评估、股价预测和信用风险 。
4、主 成分 分析法的原理main成分分析是试图将许多相关的指标(如P指标)重新组合成一组新的不相关的综合指标来代替原来的指标 。Factor 分析是一种多元统计方法，研究如何以最少的信息损失将许多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量更具可解释性 。principal成分分析是考察多个变量之间相关性的多元统计方法 。它研究的是如何通过几个principal 成分，揭示多个变量的内部结构，即从原始变量中推导出几个principal 成分，从而使它们尽可能多 。
5、主 成分 分析和因子 分析是什么?【主成分分析 envi】main成分分析是一种线性降维算法，也是常用的数据预处理方法 。main 成分 分析方法的目标是用方差来度量数据的差异 ， 将差异大的高维数据投影到低维空间进行表示 。在大多数情况下 ， 我们希望得到两个主成分因子 ， 从数据差值最大和第二大的方向提取 ， 称为PC1(PrincipalComponent1)和PC2(PrincipalComponent2) 。
每一个学生都是独立样本，每一科的分数都是一个数据维度(共有13个分数) 。目的是通过分析的考试成绩来判断学生的类别(理科生、文科生、体育艺术类学生)，特征提取(或称特征抽取)一般做两件事:1 .对原始数据执行一些转换 。2.在转化的过程中，不同的类别(或者不同的样本)可以比较好的区分 。

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