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数据准备: 提供用于清理、转换和标准化多变量数据的工具，例如波段集统计、创建特征文件工具。 -
降维: 通过主成分分析等方法降低数据维度，简化分析过程，例如主成分分析工具。 -
分类: 支持监督分类和非监督分类，帮助您识别数据中的类别或模式，例如最大似然法分类、Iso 聚类非监督分类、类别概率等工具。 -
聚类: 将具有相似特征的数据聚类在一起，发现数据中的潜在分组，例如 Iso 聚类工具。 -
探索性分析: 提供用于分析多变量数据之间关系的工具，例如树状图工具。
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1、概念：
主成分分析工具用于对一组栅格波段执行主成分分析 (PCA) 并生成一个新的栅格数据集，其中包含了原始数据的主要成分或特征。
主成分分析工具通常用于处理多波段栅格数据，如遥感影像。它可以帮助用户识别数据中的主要模式和趋势，同时减少数据冗余。
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2、工具：
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输出多波段栅格：指定输出路径，输出栅格将包含数目与指定的主成分数相同的波段，其中一个波段描述一种成分； -
主成分分数：为可选项，用于指定要将数据变换主成分的数量，该值必须介于0和输入栅格波段总数，默认值为输入的栅格波段总数； -
输出数据文件：为可选项，该数据文件存储了主成分参数。
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《ArcGIS工具箱》系列内容目录（持续更新）：
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| 81.栅格综合——边界清理 |
82.栅格综合——众数滤波 |
| 83.栅格综合——区域合并 |
84.多元分析——波段集统计 |
| 85.多元分析——Iso 聚类 |
86.多元分析——Iso聚类非监督分类 |
| 87.多元分析——创建特征文件 |
88.多元分析——最大似然法分类 |
| 89.多元分析——树状图 |
90.多元分析——编辑特征文件 |
| 91.多元分析——类别概率 |
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本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
