偏振高光谱图像异常检测的代码不知道如何进行，i
mport numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
data = np.load('polarized_hyperspectral_image.npy')
pca = PCA(n_components=3)
low_dim_data = pca.fit_transform(data.reshape(-1, data.shape[-1]))
recon_data = pca.inverse_transform(low_dim_data)
error = np.sqrt(np.sum((data.reshape(-1, data.shape[-1]) - recon_data)**2, axis=-1))
threshold = np.mean(error) + 3 * np.std(error)
anomaly_mask = error > threshold
这段可以用吗
这段代码是偏振高光谱图像异常检测的一个基本实现，具体地，它使用PCA进行降维，计算每个像素在主成分空间中的重构误差，然后根据重构误差进行异常检测。
代码中，首先使用NumPy库的load函数读取偏振高光谱图像数据，这里假设数据已经保存在名为polarized_hyperspectral_image.npy的文件中。然后，使用PCA类进行PCA降维，这里将数据降到了3个维度，即每个像素的特征向量由原来的高维向量变成了3维向量。接着，通过调用fit_transform方法，将数据投影到降维后的空间中。
然后，计算每个像素在主成分空间中的重构误差，这里使用inverse_transform方法将投影后的数据重新转换回原始空间，并计算重构误差。具体地，重构误差被定义为原始像素值和重构像素值之间的欧氏距离。
最后，使用平均值和标准差计算阈值，将重构误差大于阈值的像素标记为异常像素，并返回异常掩码。具体地，计算阈值的方法是将平均值加上3倍标准差，这个阈值是一个经验值，可以根据实际情况进行调整。
总的来说，这段代码是一个基本的偏振高光谱图像异常检测实现，但具体的效果需要根据实际情况进行验证和调整。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: