主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）是一种利用线性映射来进行数据降维的方法，并去除数据的相关性; 且最大限度保持原始数据的方差信息 线性映射，去相关性，方差保持 线性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...
原文：GEE主成分分析全解析
.背景 主成分分析作为数据降维的重要方法，目前中文网站上没有完整的GEE代码与教程。而我的毕业论文也使用到了主成分法，因此和它很有感情，就写下了这篇博客。 .介绍 主成分分析是将众多具有相关性的数据指标，重新组合成一组新的指标,新形成的指标互不相关，并且前几个主成分能代表原始数据的大部分信息。 在GEE中，可能会遇到波段数非常多的情况，这时就可以考虑使用主成分分析法只生成两 三个主成分，减少后续 ...
2021-10-10 04:37 1 108 推荐指数：
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