高光谱图像分类中用独立主成分分析ica进行降维代码

在高光谱图像分类中，我们常常利用高光谱数据的冗余信息，通过独立主成分分析（ICA）来降低维度，提高计算效率和模型性能。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Python和`sklearn`库中的`FastICA`对高光谱图像进行降维：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import FastICA

# 假设你有一个高光谱图像数据集，通常存储在一个三维数组里 (bands, rows, cols)
spectral_data = ...  # 形状如 (num_bands, num_rows, num_cols)

# 确定要提取的独立成分数量（比如前几个主导成分）
num_components = ...  # 可能基于领域知识或实验调整

# 将数据转置以便于FastICA处理（通常是将频域或空间维作为样本，波段作为特征）
spectral_data_reshaped = spectral_data.reshape(num_bands, -1)

# 使用FastICA进行降维
ica = FastICA(n_components=num_components)
decomposed_data = ica.fit_transform(spectral_data_reshaped)

# 保存或可视化降维后的数据
reduced_spectra = decomposed_data.T  # 恢复到原来的形状 (num_rows, num_cols, num_components)
# 或者用于后续的机器学习任务，如分类