什么叫一般來說，蟑螂一直在爬行。我拿起拖鞋，把它弄平了。這就是降維罷工K-L變換是離散變換的縮寫，也稱為主成分變換（PCA）。它是多光譜圖像X的線性組合，利用K-L變換矩陣a產(chǎn)生一組新的多光譜圖像y，

什么叫

一般來說，蟑螂一直在爬行。我拿起拖鞋，把它弄平了。這就是降維罷工

K-L變換是離散變換的縮寫，也稱為主成分變換（PCA）。它是多光譜圖像X的線性組合，利用K-L變換矩陣a產(chǎn)生一組新的多光譜圖像y，表達式如下：

y=ax

其中X是變換前多光譜空間的像素向量；

y是變換前Houde主成分空間的像素向量；

A是變換矩陣，是X空間中協(xié)方差矩陣∑X的特征向量矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣。

從幾何角度看，變換后的主分量空間坐標(biāo)系相對于原多光譜空間坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)一個角度，新坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸必須指向數(shù)據(jù)信息量大的方向。就新譜帶的主成分而言，它們包含了不同的信息，并呈現(xiàn)出下降的趨勢。

我建議大家看一下張崢、王艷萍、薛貴祥等主編的《數(shù)字圖像處理與機器視覺》第10章

圖像的PCA降維原理？

這需要數(shù)據(jù)和具體問題的具體分析。

在高維情況下，主成分分析的優(yōu)點是消除方差小的特征。如果有許多方差很小的特征，這樣的消元方法便于數(shù)據(jù)處理。如果所有特征方差都較大，即降維不明顯，主成分分析的效果就不明顯。

因此，對于低維數(shù)據(jù)，如果方差非常小，可以使用PCA進一步降低數(shù)據(jù)的維數(shù)。如果沒有小方差的特征，就沒有影響。

至于使用PCA降維是否會讓您的數(shù)據(jù)更有利于下一步的處理，比如機器學(xué)習(xí)，我們需要自己去探索。有人說沒有無用的數(shù)據(jù)，也有人說信息量小的數(shù)據(jù)毫無價值。因此，效果需要具體分析。