matlab进行高光谱遥感图像pca\lda、kpca分类代码

Matlab可以用于高光谱遥感图像的pca、lda和kpca分类。PCA是一种无监督的线性降维方法，可以提取高光谱遥感图像中的最主要的分量。而LDA则是一种监督的线性降维方法，可以在降维的同时保留分类信息。KPCA则是一种非线性的降维方法。以下是基于Matlab实现高光谱遥感图像PCA、LDA、KPCA分类的代码：

PCA分类

1.加载高光谱图片

img = imread('img.hdr');

2.处理高光谱图片数据

data = double(img);

3.计算高光谱数据主成分

[coeff, score, latent] = pca(data);

4.根据主成分提取特征

features = score(:, 1:3);

LDA分类

1.加载高光谱图片和对应分类标签

img = imread('img.hdr');
labels = load('labels.txt');

2.处理高光谱图片数据

data = double(img);

3.计算类内散度矩阵和类间散度矩阵

Sw = zeros(size(data, 2), size(data, 2));
Sb = zeros(size(data, 2), size(data, 2));
for i = unique(labels)'
Xi = data(labels == i, :);
ni = size(Xi, 1);
mi = mean(Xi, 1);
Xmi = Xi - repmat(mi, ni, 1);
Sw = Sw + Xmi' * Xmi;
Sb = Sb + ni * (mi - mean(data, 1))' * (mi - mean(data, 1));
end

4.计算LDA投影矩阵

[V, D] = eig(Sb, Sw);
[~, indices] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, indices);
W = V(:, 1:3);

5.将数据投影至LDA的空间

features = data * W;

KPCA分类

1.加载高光谱图片

img = imread('img.hdr');

2.处理高光谱图片数据

data = double(img);

3.使用核函数进行KPCA变换

sigma = 200;
K = kernel(data, sigma);
n = size(K, 1);
one_n = ones(n, n) / n;
Kc = K - one_n * K - K * one_n + one_n * K * one_n;
[Kcv, DKcv] = eig(Kc);
lambdas = diag(DKcv);
[~, indices] = sort(lambdas, 'descend');
lambdas = lambdas(indices);
Kcv = Kcv(:, indices);
alphas = Kcv(:, 1:3) ./ sqrt(lambdas(1:3)');

4.得到投影结果

features = K * alphas;

以上是Matlab对于高光谱遥感图像的pca、lda和kpca分类的实现过程，可以根据不同的需求选择相应的方法进行处理。