hyperpca
構文
説明
はハイパースペクトル データ キューブのスペクトル バンドから、指定された数の主成分を計算します。この関数は主成分バンドを含む新しいデータ キューブを返します。出力データ キューブのスペクトル バンドの数は、指定された主成分の数 outputDataCube
= hyperpca(inputData
,numComponents
)numComponents
と等しくなります。スペクトル次元削減を実現するには、指定した主成分の数がハイパースペクトル データ キューブ inputData
内のスペクトル バンドの数未満でなければなりません。
また、[
はハイパースペクトル データ キューブのスペクトル次元をまたがって推定された主成分係数も返します。outputDataCube
,coeff
] = hyperpca(___)
[
は、前の構文で説明した出力引数に加えて、主成分バンドによって保持された分散の割合を返します。outputDataCube
,coeff
,var
] = hyperpca(___)
[___] = hyperpca(___,
は名前と値のペアの引数を使用して主成分分析 (PCA) 法および追加オプションを指定します。Name,Value
)
メモ
この関数には Image Processing Toolbox™ Hyperspectral Imaging Library が必要です。Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library はアドオン エクスプローラーからインストールできます。アドオンのインストールの詳細については、アドオンの入手と管理を参照してください。
Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library は MATLAB® Online™ または MATLAB Mobile™ ではサポートされないため、デスクトップの MATLAB が必要となります。
例
入力引数
出力引数
バージョン履歴
R2020a で導入