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Ho

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置矩陣。

從幾何角度看，變換后的主分量空間坐標系相對于原多光譜空間坐標系旋轉一個角度，新坐標系的坐標軸必須指向數(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。

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？

隨著當今信息時代的飛速發(fā)展，從IT時代已經(jīng)來到DT時代。大數(shù)據(jù)起著至關重要的作用，因此越來越多的人接觸和學習大數(shù)據(jù)。他們怎樣才能學好大數(shù)據(jù)處理？具體內容如下：！高層建筑都是由地基建成的。在學習大數(shù)據(jù)處理之前，掌握扎實的基本技能非常重要，這將決定你未來的身高。基本技能包括掌握python、Java等支持大數(shù)據(jù)的編程語言、Linux操作系統(tǒng)、常用主流數(shù)據(jù)庫，以及高等數(shù)學和英語的標準。

了解大數(shù)據(jù)處理的工作機制，Hadoop、spark、strom等主流大數(shù)據(jù)框架及相關算法軟件。

有了計劃，學習就會有明確的目標和具體的步驟，可以增強工作的主動性，減少盲目性。根據(jù)自己的基礎和學習狀態(tài)制定一套切實可行的學習計劃，計劃必須分解到位，詳述。并按照計劃，一步一步地完成。

對于不了解、專業(yè)知識較強的人員，我們可以通過網(wǎng)絡檢索、訪問學術網(wǎng)站或查閱學術文獻等方式學習相關知識，從而快速進入和熟悉未知領域，豐富我們的能力。

再好的知識儲備，沒有實際的實踐，也只是空談。所學知識在實際項目經(jīng)驗中獲得相應的經(jīng)驗價值，知識才會真正落地，自身也會得到提高。

只有通過不斷的歸納和及時的復習，所學的知識才能成為自己可以運用的能力。對于那些不夠扎實、被遺忘的地方，我們需要在學習的過程中多思考、多總結，以文件的形式記錄下來，轉化為自己的東西。

如何學習大數(shù)據(jù)處理？

PCA是主成分分析技術，也稱為主成分分析。主成分分析法又稱主成分分析法，其目的是利用降維的思想將多個指標轉化為多個綜合指標。在統(tǒng)計學中，主成分分析是一種簡化數(shù)據(jù)集的技術。這是一個線性變換。此轉換將數(shù)據(jù)轉換為新的坐標系，以便任何數(shù)據(jù)投影的第一個主方差位于第一個坐標（稱為第一主分量）上，第二個主方差位于第二個坐標（第二主分量）上，依此類推。

pca是什么？

Python有以下發(fā)展方向：

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