在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大... IDL 源码PRO PCA,DATA,EIGENVALUES...
在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大... IDL 源码PRO PCA,DATA,EIGENVALUES...
遥感原理:通过IDL语言编写程序完成PCA 变换融合。参考遥感原理与应用,仅供学习和参考。
IDL实现的主成分分析变换,可以计算相关性矩阵,特征值和特征向量
PCA原理网上很多,这里直接给出实现代码。
本代码在idl环境中用于实现PCA主成分分析融合变换
使用IDL语言实现多光谱图像的PCA融合,别的语言也可以学习借鉴一下思路
IDL介绍及PCA变换算法的实现.doc
;----------------------------------;PCA变换融合法;...MultispectralFile:输入的多光谱影像文件pro PCA_Merge,HighResolutionFile,MultispectralFile,MergeImgResult = QUERY_IMAGE( HighResolutionF...
下面是使用IDL实现PCA算法的示例代码: ```IDL ; 假设数据矩阵为mat,其中每一行代表一个样本,每一列代表一个特征 mat = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ; 中心化 mean_mat = mean(mat, dim=1) centered_mat ...
以下是一个基于 IDL 编程语言实现 PCA 变换融合的示例代码: ``` ; 假设有两个数据集 X1 和 X2,它们的维度为 m1 和 m2,其中 m1 + m2 = m ; 首先将两个数据集合并成一个矩阵 X,其中每一行代表一个数据点 X = [[X1...
使用IDL语言实现多光谱图像的PCA融合,别的语言也可以学习借鉴一下思路 相关下载链接://download.csdn.net/download/sihaiyinan/10280380?utm_source=bbsseo
以下是用IDL语言实现PCA变换融合过程的代码示例: ``` ; Load the data data = read_data('data.txt') ; Center the data data_centered = data - mean(data, 1) ; Compute the covariance matrix covariance_...
针对传统的PCA变换融合法,利用高空间分辨率影像与多光谱影像的线性相关特性,提出了一种基于最小二乘模型和PCA变换的影像融合方法,采用偏差指数、相关系数和信息熵三个指标,对融合结果进行了定量评价。...
主成分分析(PCA)是一种统计过程,它使用正交变换将可能相关变量的一组观察值(每个实体都采用各种数值)转换为一组称为主成分的线性不相关变量值。如果有{\ displaystyle n}观察与{\ displaystyle p}变量,然后是...
C#通过COM组件调用IDL的pro程序 如果在“COM_IDL_connectLib.COM_IDL_connect oComIDL = new COM_IDL_connectLib.COM_IDL_connect();”步骤提示“...80040154没有注册类...”,则需要在管理员权限下...
埃及信息学杂志23(2022)173全文使用PCA-DNN模型检测异常网络行为的Mohammad Al-Fawaa约旦耶尔穆克大学信息技术和计算机科学学院b约旦苏马亚公主技术大学侯赛因国王计算机科学学院c沙特阿拉伯Jouf大学计算机和信息...
PCA和MNF变换及MNF错误PCA变换对噪声比较敏感,即信息量大的主成分分量,信噪比不一定高,当某个信息量大的主成分中包含的噪声的方差大于信号的方差时,该主成分分量形成的图像质量就差。针对PCA变换的不足,Green等...
与PCA一样,EOF也是遥感多维变量的一种线性变换,同样可以达到降维的目的。EOF多用于气象要素场等包含了时间、空间信息的数据,例如可以根据多年气象站的降雨监测资料,提取出空间“主成分”,即若干个主要的大面积...
主成分分析(principal components analysis,PCA)又称主分量分析,主成分回归分析。旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中,PCA是一种简化数据集的技术。 它是一个线性变换。这个变换把...
这是我的毕业设计记录...主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)主成分分析法是一种揭示大样本、多变量数据中各变量或样本之间内在关系的一种方法,其主要作用是降低观测空间的维数,以获取最主要的信息。
Original: http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis Example: http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf; http://download.csdn.ne
本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning ...