%PCA算法
clearclose?all
%讀數據
fid=freadenvi（‘shiyan‘）;
[MNband]=size（fid）;
%M=100;
%N=100;
%band=189;
%R=zeros（MNband）;
%for?i=1:band;
?%????F=fread（fid[M?N]‘int16‘）;
??%?R（::i）=F;?%取得第i波段光譜圖像
%end
%fclose（fid）
%imshow（R（::1）[]）%顯示第i波段圖像
%協方差矩陣
r（1:band1:band）=0;
v（1:band）=0;
for?i=1:M
????for?j=1:N
????????a（1:band）=fid（ij1:band）;
????????r=r+a‘*a;
????????v=v+a;
????end
end
r=r/（M*N）;
v=v/（M*N）;
C=r-v‘*v;%協方差矩陣cov（XY）=E（XY）-E（X）E（Y）
%主成分變換
[Tlambda]=eig（C）;%協方差矩陣的特征向量T
newlamda=diag（lambda）;?????????????????%diag函數提取對角元素
[yi]=sort（newlamda）;?????????????????%對特征值進行從小到大排序，y為排序后的值，i為序號
for?z=1:length（y）
newy（z）=y（length（y）+1-z）;???????????%newy為按照特征值從大到小排序后的結果
end
rate=y/sum（y）???
newrate=newy/

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1752??2013-09-26?10:25??pca.m

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????1752????????????????????1