ENVI PCA Comprehensive Analysis Course
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PCA是一种数据分析工具。
这等同于通过多种特性来表征事物的各种属性或特征。
每个事物都可以通过独特的组合来表征或描述其本质。
但这些特性普遍地存在相互的融合和冗余，
这一问题会导致数据量急剧增大，
进而带来计算上的复杂性，
而主成分分析方法则能够有效提取出不相关的新特徵，
从而大大减少计算复杂度。
ENVI软件中提供了三种主成分分析方法：这些方法包括（1）前向主成分旋转现有统计数据、（2）前向主成分旋转新增统计数据并旋转、以及（3）反向主成分旋转。本文将详细阐述上述工具的具体应用流程，并基于 Landsat8 数据进行验证。
Forward PCA Rotation Existing Statistics工具详解
该工具主要用于通过计算得出各数据的相关数值信息，并结合其协方差矩阵进行分析以获得特征值和主成分分析法（PCA）中的正方向旋转过程的结果。详细的操作流程可通过以下步骤完成
打开工具之后，在进行数据选择时首先要进行数据的选择。经过预处理的Landsat8的数据被选用作为输入数据。
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