本文探讨了主成分分析（PCA）及其变体在高光谱图像分类中的应用。研究表明，PCA结合支持向量机（SVM）和轻量级梯度提升机（LightGBM）能有效提高分类准确率，分别达到0.9925和0.9639。此外，提出的SuperPCA方法通过超像素分割改善了分类性能，适用于高维数据处理。