K-L變換是離散變換的縮寫(xiě)，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(dá)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(xiě)，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(dá)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(duì)于原多光譜空間坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)一個(gè)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(shì)。

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(jī)器視覺(jué)》第10章

圖像的PCA降維原理？

隨著當(dāng)今信息時(shí)代的飛速發(fā)展，從IT時(shí)代已經(jīng)來(lái)到DT時(shí)代。大數(shù)據(jù)起著至關(guān)重要的作用，因此越來(lái)越多的人接觸和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。他們?cè)鯓硬拍軐W(xué)好大數(shù)據(jù)處理？具體內(nèi)容如下：！高層建筑都是由地基建成的。在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理之前，掌握扎實(shí)的基本技能非常重要，這將決定你未來(lái)的身高?；炯寄馨ㄕ莆誴ython、Java等支持大數(shù)據(jù)的編程語(yǔ)言、Linux操作系統(tǒng)、常用主流數(shù)據(jù)庫(kù)，以及高等數(shù)學(xué)和英語(yǔ)的標(biāo)準(zhǔn)。

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

有了計(jì)劃，學(xué)習(xí)就會(huì)有明確的目標(biāo)和具體的步驟，可以增強(qiáng)工作的主動(dòng)性，減少盲目性。根據(jù)自己的基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)狀態(tài)制定一套切實(shí)可行的學(xué)習(xí)計(jì)劃，計(jì)劃必須分解到位，詳述。并按照計(jì)劃，一步一步地完成。

對(duì)于不了解、專業(yè)知識(shí)較強(qiáng)的人員，我們可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)檢索、訪問(wèn)學(xué)術(shù)網(wǎng)站或查閱學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等方式學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)，從而快速進(jìn)入和熟悉未知領(lǐng)域，豐富我們的能力。

再好的知識(shí)儲(chǔ)備，沒(méi)有實(shí)際的實(shí)踐，也只是空談。所學(xué)知識(shí)在實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)中獲得相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)價(jià)值，知識(shí)才會(huì)真正落地，自身也會(huì)得到提高。

只有通過(guò)不斷的歸納和及時(shí)的復(fù)習(xí)，所學(xué)的知識(shí)才能成為自己可以運(yùn)用的能力。對(duì)于那些不夠扎實(shí)、被遺忘的地方，我們需要在學(xué)習(xí)的過(guò)程中多思考、多總結(jié)，以文件的形式記錄下來(lái)，轉(zhuǎn)化為自己的東西。

如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理？

PCA是主成分分析技術(shù)，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(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為多個(gè)綜合指標(biāo)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，主成分分析是一種簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。這是一個(gè)線性變換。此轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新的坐標(biāo)系，以便任何數(shù)據(jù)投影的第一個(gè)主方差位于第一個(gè)坐標(biāo)（稱為第一主分量）上，第二個(gè)主方差位于第二個(gè)坐標(biāo)（第二主分量）上，依此類推。

pca是什么？

Python有以下發(fā)展方向：

除了基本的Python編程知識(shí)外，還需要熟悉numpy、pandas、pytables、blaze、dask等！除了基本的Python編程知識(shí)外，還需要了解HTTP協(xié)議、簡(jiǎn)單的HTML，等等

除了基本的python編程知識(shí)，還需要熟悉spark等

除了基本的python編程知識(shí)，還需要熟悉Django、HTTP、RSET、JSON等

除了基本的python編程知識(shí)，除了基本的python編程知識(shí)外，還需要熟悉CI/CD連續(xù)編譯、連續(xù)集成、Jenkins、k8s等