PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。 设有m条n维数据。 1)将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2)将X的每一行(代表一个属性字段)进行零均值化,即减去这一行的均值 3)求出协方差矩阵C=\frac{1}{m}XX^\mathsf{T} 4)求出协方差...
步骤四、最后基于统计模式识别策略,利用线性判别分析(LinearDiscriminateAnalysis:LDA)方法对经过标准正态变量校正后的光谱数据进行特征提取和聚类分析;LDA的基本思想:通过寻找一个投影方向w(线性变换,线性组合),将高维问题降低到低维问题来解决,并且要求变换后的低维数据具有如下性质:同类样本尽可能聚集在一起,不同类的...