主成分变换

一：请问一下什么是缨帽变换和主成分变换

缨帽变换是多光谱波段的一种线性变换，且该变换能消除多光谱图像的相对光谱响应相关性，并对全色图像可视化和自动特征提取都非常有用。IKONOS缨帽变换系数是TamesH．Horne对近二百多幅IKONOS图像的分析得到的。文中用江苏盐城的一幅IKONOS图像进行了实验，实验结果表明：缨帽变换对区分不同类型植被类型如树、灌木、草地、农作物等非常有效，同时也能很好将植被从人造物如道路和建筑区分开来。

主成分变换提取主要影响因素，去除次要因素

二：ENVI主成分变换后的各个成分间有什么差异

就是两个变量的相关性，例如distance和time的相关性就是0.925，speed和time就是-0.072.相关系数一般绝对值大于0.7就是比较大的相关性

三：主成分分析法的主要目的

是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中变量的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。

四：spss怎么设置主成分分析中主成分的个数

按特征根选择，或者指定个数都可以的

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五：主成分分析（PCA）的主要作用是什么呢？

主成分分析试郸在力保数据信息丢失最少的原则下，用较少的综合变量代替原本较多的变量，而且综合变量间互不相关。