PCA原理及MATLAB操作PCA原理校正集：n个样本p个光谱点对X标准化后还用 表示。求X的相关系数矩阵求R的特征值和特征向量。特征值：注：求出的特征值需按从大到小的顺序排列PCA原理 特征向量：求主成分：PCA原理假设取前3个主成分为：作为模型的输入。对于新光谱 求主成分。MATLAB操作步骤标准化：其中：MATLAB操作步骤求相关系数矩阵。MATLAB操作步骤用eig函数求相关系数矩阵R的特征值和特征向量。注：用eig函数求出的特征值是由小到大排序的，需重新由大到小排序，对应的特征向量也重新排序。求主成分。假设选取前3个主成分。新光谱M求主成分。MATLAB操作步骤注：可直接采用Matlab自带的princomp函数pc,score,latent,tsquare=princomp(X);X：校正集的原始数据latent：特征值（已从大到小排列）pc：特征向量（主成分系数）score：主成分
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