GEE中主成分分析PCA附带全部代码.pdf

本次案例分析主要在于利用一景影像当中的多个波段分别求取各个波段的主成分结果，当然后续 还可以优化，主要的目的在于展示如何统计每一个波段并且展示图层结果。因为之前已经讲了很 多节的基础知识，所以本届只讲流程。 先看下什么是主成分分析： 主成分分析(英语：Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。主 成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保 留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但 是，这也不是一定的，要视具体应用而定。由于主成分分析依赖所给数据，所以数据的准确性对 分析结果影响很大。