主成分分析的PC1是什么意思

发布网友 发布时间：2024-09-28 02:43

我来回答

共1个回答

热心网友 时间：2024-10-05 07:22

ENVI中的主成分分析通过Principle Components选项生成互不相关的输出波段，目的是隔离噪声和降低数据集的维度。多波段数据通常具有高度相关性，主成分变换旨在找到一个以数据均值为原点的新的坐标系统，通过旋转坐标轴使数据的方差最大化，从而生成互不相关的输出波段。这些主成分（PC）波段是原始波谱波段的线性组合，彼此之间不相关。可以计算出与输入波谱波段数相同数量的主成分波段。第一主成分包含了最大的数据方差百分比，第二主成分次之，依此类推。最后的主成分波段由于包含的方差较小（多数由原始波谱的噪声引起），通常表现为噪声。由于波段间的不相关性，主成分波段可以产生更多种颜色组合。
具体操作步骤如下：
1. 打开ENVI软件。
2. 选择“文件”菜单下的“打开图像文件”，导入影像文件。
3. 选择“RGB颜色”，设置RGB波段组合（不同的影像可能需要不同的最佳波段组合），本例中使用321波段。
4. 选择“不显示”，然后创建新显示。
5. 加载RGB波段。
6. 点击“变换”菜单，选择“主成分分析”。
7. 选择“正向主成分旋转”。
8. 计算机新统计量和旋转，选择影像文件并设置输出路径，然后执行。
等待变换完成后，重复上述步骤设置灰度显示和RGB颜色，并创建新显示。
1. 加载处理后的影像。
2. 右键点击#1波段，选择“链接显示”。
3. 选择需要连接的两个窗口，点击OK，以便进行对比。
通过以上步骤，可以完成主成分分析，并有效对比分析结果。

热心网友 时间：2024-10-05 07:25

ENVI中的主成分分析通过Principle Components选项生成互不相关的输出波段，目的是隔离噪声和降低数据集的维度。多波段数据通常具有高度相关性，主成分变换旨在找到一个以数据均值为原点的新的坐标系统，通过旋转坐标轴使数据的方差最大化，从而生成互不相关的输出波段。这些主成分（PC）波段是原始波谱波段的线性组合，彼此之间不相关。可以计算出与输入波谱波段数相同数量的主成分波段。第一主成分包含了最大的数据方差百分比，第二主成分次之，依此类推。最后的主成分波段由于包含的方差较小（多数由原始波谱的噪声引起），通常表现为噪声。由于波段间的不相关性，主成分波段可以产生更多种颜色组合。
具体操作步骤如下：
1. 打开ENVI软件。
2. 选择“文件”菜单下的“打开图像文件”，导入影像文件。
3. 选择“RGB颜色”，设置RGB波段组合（不同的影像可能需要不同的最佳波段组合），本例中使用321波段。
4. 选择“不显示”，然后创建新显示。
5. 加载RGB波段。
6. 点击“变换”菜单，选择“主成分分析”。
7. 选择“正向主成分旋转”。
8. 计算机新统计量和旋转，选择影像文件并设置输出路径，然后执行。
等待变换完成后，重复上述步骤设置灰度显示和RGB颜色，并创建新显示。
1. 加载处理后的影像。
2. 右键点击#1波段，选择“链接显示”。
3. 选择需要连接的两个窗口，点击OK，以便进行对比。
通过以上步骤，可以完成主成分分析，并有效对比分析结果。