主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）是一種利用線性映射來進行數據降維的方法，並去除數據的相關性; 且最大限度保持原始數據的方差信息 線性映射，去相關性，方差保持 線性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...
原文：GEE主成分分析全解析
.背景 主成分分析作為數據降維的重要方法，目前中文網站上沒有完整的GEE代碼與教程。而我的畢業論文也使用到了主成分法，因此和它很有感情，就寫下了這篇博客。 .介紹 主成分分析是將眾多具有相關性的數據指標，重新組合成一組新的指標,新形成的指標互不相關，並且前幾個主成分能代表原始數據的大部分信息。 在GEE中，可能會遇到波段數非常多的情況，這時就可以考慮使用主成分分析法只生成兩 三個主成分，減少后續 ...
2021-10-10 04:37 1 108 推薦指數：
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