Function PCA, rgb_data dims = size(rgb_data, /DIMENSIONS) ;图像数据大小，行，列 b=dblarr(6,6) ; help,b m=dblarr(6) for i=0,5 do begin m[i]=total((rgb_data[*,*,i]))/(dims[0]*dims[1]) endfor PRINT,M for i=0,5 do begin for j=0,5 do begin img_var=total((rgb_data[*,*,i]-m[i])*(rgb_data[*,*,j]-m[j]))/(dims[0]*dims[1]) b[i,j]=img_var endfor endfor ;Compute the eigenvalues and eigenvectors eigenvalues = EIGENQL(b, EIGENVECTORS = evecs, $ RESIDUAL = residual) ;对特征值进行排序 r=sort(eigenvalues) r1=reverse(r) A=dblarr(6,6) A=evecs[[r1],*] X = intarr(1,6) new_data=intarr(dims[0],dims[1],6) for i=0,dims[0]-1 do begin for j=0,dims[1]-1 do begin x[0,*]=rgb_data[i,j,*] r=A##X new_data[i,j,*]=r endfor endfor help,new_data return,new_data end ; ;求特征值 Function A, tm_data_b1,tm_data_b2,tm_data_b3,tm_data_b4,tm_data_b5,tm_data_b6 dims = size(tm_data_b1, /DIMENSIONS) ;图像数据大小，行，列 rgb_data = intarr(dims[0],dims[1],6) ;定一个六个波段的矩阵 rgb_data[*,*,0] = tm_data_b1 ;将tm_data每个波段的数捄1�7 rgb_data[*,*,1] = tm_data_b2 ;翻转图像，因为图像数据读取进来是颠�1�7�的〄1�7 rgb_data[*,*,2] = tm_data_b3 rgb_data[*,*,3] = tm_data_b4 rgb_data[*,*,4] = tm_data_b5 rgb_data[*,*,5] = tm_data_b6 help,rgb_data b=dblarr(6,6) ; help,b m=dblarr(6) for i=0,5 do begin m[i]=total((rgb_data[*,*,i]))/(dims[0]*dims[1]) endfor PRINT,M for i=0,5 do begin for j=0,5 do begin img_var=total((rgb_data[*,*,i]-m[i])*(rgb_data[*,*,j]-m[j]))/(dims[0]*dims[1]) b[i,j]=img_var endfor endfor ;Compute the eigenvalues and eigenvectors eigenvalues = EIGENQL(b, EIGENVECTORS = evecs, $ RESIDUAL = residual) ;对特征值进行排序 r=sort(eigenvalues) r1=reverse(r) A=dblarr(6,6) A=evecs[[r1],*] return,invert(A) end这段代码是什么

这段代码实现了PCA（主成分分析）变换，用于对多光谱遥感图像进行降维处理。该函数接收一个包含多个波段数据的RGB矩阵（rgb_data），将其转换成包含多个特征的矩阵，并对其进行PCA变换。具体来说，该函数实现了以下步骤：

1. 计算每个波段数据的均值（m）；
2. 计算协方差矩阵（b）；
3. 计算协方差矩阵的特征值和特征向量；
4. 对特征值进行排序，并将特征向量按照特征值的大小进行排序；
5. 将排序后的特征向量组成新的变换矩阵（A）；
6. 对原始数据进行PCA变换，得到降维后的新数据（new_data）。

除了PCA变换函数之外，还包括了一个求特征值的函数（A），该函数返回的是特征向量矩阵的逆矩阵。

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Function rgb2his, rgb_data dims = size(rgb_data, /DIMENSIONS) rgb_data = rgb_data/255.0 HIS_data = fltarr(dims[0],dims[1],3) For i=0, dims[0]-1 do begin For j=0, dims[1]-1 do begin maxi=max(rgb_data[i,j,*]) mini=min(rgb_data[i,j,*]) Inten=(maxi+mini)/2.0; If (maxi eq mini) then begin Sat=0 Hue=0 Endif else begin If Inten LE 0.5 then begin Sat=(maxi-mini)*1.0/(maxi+mini); Endif else begin Sat=(maxi-mini)/(2.0-maxi-mini); Endelse r=(maxi-rgb_data[i,j,0])*1.0/(maxi-mini) g=(maxi-rgb_data[i,j,1])*1.0/(maxi-mini) b=(maxi-rgb_data[i,j,2])*1.0/(maxi-mini) if (maxi eq rgb_data[i,j,0]) then Hue=60.0*(2+b-g) if (maxi eq rgb_data[i,j,1]) then Hue=60.0*(4+r-b); if (maxi eq rgb_data[i,j,2]) then Hue=60.0*(6+g-r); Endelse HIS_data[i,j,0]=Inten HIS_data[i,j,1]=Sat HIS_data[i,j,2]=Hue Endfor Endfor return,HIS_data rgb_data = !NULL ;end rgb2his pro End将这段代码改写成PCA变换

很抱歉，该段代码与PCA变换无关，因此无法直接改写成PCA变换。PCA是一种数据降维技术，而该段代码是将RGB颜色空间转换为HIS颜色空间的过程。如果您需要将数据进行PCA变换，需要将数据先转换为矩阵形式，然后进行协方差矩阵计算、特征值分解等操作。建议您参考相关PCA的教程和示例代码，以便更好地理解和实现PCA变换。

pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']

这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先，通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象，将其n_components参数设置为0.9，表示要将数据降到原来的90%信息量。然后，分别对训练集和测试集进行PCA降维，降维后的结果分别保存在new_train_pca和new_test_pca中。接着，再次定义一个PCA对象，将其n_components参数设置为16，表示要将数据降到原来的16个特征。然后，分别对训练集和测试集进行PCA降维，降维后的结果分别保存在new_train_pca_16和new_test_pca_16中，并将训练集的目标变量（假设为'target'）添加到new_train_pca_16中。最终，new_train_pca_16和new_test_pca_16可以作为降维后的新数据集用于模型训练和测试。