Matlab⾼光谱样本相关性分析
⼀.⾼光谱图像数据分析
1.分析光谱波段的相关性
1.1 对于维度为(m,n,b)的⾼光谱数据，使⽤reshape函数将其变换为(N,b)维度的，其中N = m x n，表⽰像素数量，b表⽰波段数。
1.2 分析样本(像素)间波段的相关性，采⽤函数corrcoef()，对于维度(N,b)的数据，计算互相关系数时，其规则是按列进⾏的，得出⼀个b x b的互相关系数矩阵c。c 的第 i ⾏表⽰第 i 列与第 j 列（j = 1：b）的互相关系数。
load('Indian_pines_corrected.mat')%加载数据
[width,height,band]=size(indian_pines_corrected);%获取数维度
I =reshape(indian_pines_corrected,width * height,band);%维度变换
corr =corrcoef(I);%计算相关系数矩阵
colormap(jet);%设置可视化的颜⾊标准
pinesimagesc(corr);%可视化系数矩阵
colorbar;%设置颜⾊条
xlabel('band');%设置标签
ylabel('band');
set(gca,'XTick',(0:50:200));%设置坐标轴刻度
set(gca,'YTick',(0:50:200));
1.3 运⾏结果
2.分析像素的相关性
2.1 获取⾮0标签数据，分析像素的相关性。
3.相关性值为0，表⽰两变量相互独⽴，相关性绝对值为1，表⽰变量处处线性关系。线性相关，即存在a，b，使得Y=aX+b。若相关性为其他值，则存在部分相关性。

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