工具：matlab，本人使用的是2016a
使用資料集用公開的Salinas資料集為例，Salinas資料集為512*217*204，即它有204個波段，我們要把它從204維降至3維。

matlab中內含了進行PCA降維的函式，但這個函式輸進去的資料要是二維的，所以我們先用resharp函式把原矩陣處理成111104*204的矩陣M
再使用自帶的降維函式：
[pc,score,latent,tsquare] = pca(M)

latent用來計算降維後取多少維度能夠達到自己需要的精度,
通過下面的程式碼執行結果可以得到取pc中對應每一維度對原始資料的精度:
在命令列輸入
cumsum(latent)./sum(latent)
部分截如下

再取前三維，把矩陣還原為三維。此時便已完成了對高光譜影象的降維。

完整程式碼如下：
M=reshape(d,111104,204);
[pc,score,latent,tsquare] = pca(M);
feature_after_PCA=score(:,1:3);
RES=reshape(feature_after_PCA,512,217,3);

匯入進來的矩陣命名為d

把它轉為圖片看看效果：
imwrite(RES(:,:,1),’1.jpg’);