ENVI数据处理

%测试脚本%清除工作区清除变量； %生成一个复杂的3-D变量D=rand(2,3,4)+j*rand(2,3,4); %create关于Matlab变量的基本ENVI头信息信息=环境信息（D）； %在一对二进制/头ENVI文件中写入变量和相关头信息环境写入（D，信息，'a.dat'）； %隐式头文件是“a.dat.hdr”（如果没有明确传递） %从“a.dat”和“a.dat.hdr”ENVI文件中读取一个复杂的nD变量[D2,info2]=enviread('a.dat'); %一些比较以验证我们的读/写程序的一致性等于(D,D2)等号（信息，信息2） %修改头信息（在ENVI头中引入偏移量

基于光谱的影像分类方法，ENVI 里头的工具还挺全的。像ISODATA、K-Means这些非监督分类方法，调参不难，跑得也快。你要是数据源标注不多，先用这类试试也行。监督分类那块，ENVI 分得挺细：传统统计类的，比如最小距离、最大似然；人工智能这块也有，像神经网络；再高级点，还有支持向量机这种基于模式识别的分类器。 常用的监督方法比如最大似然，挺适合分辨率比较高、光谱特征清晰的影像。你要是跑森林、农田这种分区的，还挺准的。非监督分类对数据要求不高，先粗分一波再细调，节奏也不错。 分类效果的好坏，和影像预关系大。像辐射校正、几何校正这些前期工作别省。否则后面再牛的分类器也白搭。 嗯对了，想深挖

Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔（Christine Powell）编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。

本书介绍了Spark框架在实时分析大数据中的技术，包括其高阶应用。

通过数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等步骤，有序处理海量数据，助力企业深入挖掘数据价值，提升决策效率。

这是一组用于处理《全球历史气候学网络日报》（GHCND）数据的 Matlab 脚本。GHCND 数据可从以下网址获取：https://www.ncei.noaa.gov/。 这些 Matlab 脚本需要根据您的具体需求进行自定义，并不能直接运行。一些脚本直接源自或修改自 Matlab Spring Indices 代码包（Ault 等人，2015）。 文件使用顺序： mk_ghcnd.m: 处理 GHCND 元数据文件 (ghcnd-stations.txt)。 mk_ghcnd_inv.m: 处理 GHCND 库存文件 (ghcnd-inventory.txt)。 过滤器GHCND.m:

数据预处理在统计分析和数据挖掘中扮演着核心角色，确保数据的准确性和有效性。这一关键步骤涉及对原始数据的多层次操作，包括消除噪声、处理缺失值、解决数据不一致性、标准化以及进行特征工程。在实际应用中，数据预处理需要详细的计划和执行，以提高模型的预测能力和解释性。

大数据用 Pig，挺适合那种不想深挖 MapReduce 又想灵活数据的你。Pig 的 Pig Latin 语言有点像 SQL，但写法更自由，适合清洗、转换、复杂聚合这类活儿。你要是以前写过 Hive，那对比一下你就能感觉出来，Pig 更像灵活的工程利器，Hive 更偏报告。命令行、脚本、脚本文件三种用法切换也比较方便，写个脚本丢到生产环境跑都没问题。最常用的命令像load、foreach、filter这些，语法上没啥门槛，快就能上手。比如你要从a.txt里加载数据，只要一句：A = load 'a.txt' as (id:int, name:chararray);复杂的业务逻辑拆成步骤来写也

本指南帮助读者理解和应用 MySQL 数据库进行数据处理。我们将深入探讨 MySQL 的核心概念，并通过实际案例演示如何使用 SQL 语句进行高效的数据操作。 1. 数据模型与关系数据库 关系数据库的基本概念：实体、属性、关系 MySQL 数据类型：数值、字符串、日期和时间等 表的设计原则：主键、外键、索引 2. 数据操作语言 (SQL) SQL 语句分类：数据查询语言 (DQL)、数据操作语言 (DML)、数据定义语言 (DDL)、数据控制语言 (DCL) 常用 DQL 语句：SELECT、WHERE、ORDER BY、GROUP BY、JOIN 常用 DML 语句：INSERT、UP

档详细介绍了 Spark SQL 的核心概念、架构设计以及实际应用案例，并结合代码示例深入浅出地讲解了如何使用 Spark SQL 进行高效数据分析。