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利用组合降维和旋转SVM对高光谱图像进行分类。

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简介：
高光谱图像所包含的超多波段能够充分捕捉到大量的地物特征，然而，这也导致了维度灾难的挑战。本文提出了一种PCA-LDA联合降维方法，旨在通过最小化类内距离并最大化类间距离，从而有效地消除数据冗余，同时保留关键的信息量，最终确保降维后的数据在区分度方面达到最佳状态。此外，旋转森林作为一种先进且高效的集成学习算法，本文将传统的基分类器——决策树——优化为支持向量机（SVM），并将经过联合降维的数据输入到旋转SVM分类器中，显著提升了分类精度。实验结果表明，所提出的方法在分类效果方面表现出良好的优势。

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  • 基于组合降维和旋转SVM的高光谱图像分类
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  • 利用SVM、CNN和KNN方法对PaviaU高光谱数据集进行分类（Matlab）
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    本研究采用SVM、CNN及KNN算法，在MATLAB平台上对PaviaU高光谱数据集进行了详细分类分析，旨在探索最优的图像分类技术。 本资源主要利用MATLAB对PaviaU高光谱数据集进行分类。采用了PCA、KPCA和LDA三种数据降维方法以及SVM、KNN和CNN三种数据分类算法。
     
  • kernel_pca.rar_高光谱PCA降维_PCA图像处理_光谱图像matlab_高光谱降维_pca高光谱
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  • 基于SVM的高光谱图像分类
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    本研究探讨了支持向量机(SVM)在高光谱图像分类中的应用，通过优化算法参数和特征选择，提高了分类精度与效率。 MATLAB 自带的 SVM 存在一些局限性，并且使用 libsvm 会比较复杂。本程序旨在让用户仅通过两行代码就能完成图像分类任务，操作简便快捷。如果有兴趣的话可以尝试一下，由于该代码是本人研究课题的一部分内容，暂时无法公开源码，但大家仍然能够方便地使用它。如果发现任何问题或 Bug，请随时留言反馈，我会及时进行更新和改进。
     
  • 利用MATLAB进行图像SVM分类
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    本研究探讨了如何使用MATLAB平台实现基于支持向量机（SVM）的图像分类方法，通过实验验证其在不同数据集上的分类性能。 这段文字可以直接编译成功。
     
  • MATLAB开发——利用基础阈值分类器进行高光谱图像分类
    优质
    本项目运用MATLAB平台，探索并实现基于基础阈值分类算法对高光谱图像数据进行有效分类的方法，旨在提高分类精度和效率。 基于基本阈值分类器的高光谱图像分类在MATLAB中的开发。这段文字描述了使用MATLAB进行高光谱图像分类的研究工作，其中采用的基本方法是阈值分类器。
     
  • 利用CUDA和C++进行图像旋转
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    本项目运用CUDA与C++技术实现高效的图像旋转算法，通过并行计算大幅提高处理速度，适用于大规模图像数据集。 在Visual Studio 2010上运行的项目中，使用CUDA纹理技术对PMG格式图像进行旋转处理。需要将原始图像放置于指定源文件本地地址以便程序能够访问并操作这些图片数据。
     
  • 利用FFT进行图像旋转
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    本文探讨了如何应用快速傅里叶变换（FFT）技术来高效地实现数字图像的旋转操作。通过将图像处理任务转换到频域中完成，可以简化复杂的坐标变换过程，并显著提高计算效率和处理速度。 基于FFT的图像旋转算法提供了基本的方法，并验证了FFT在图像处理中的应用价值。
     
  • 利用SVM进行分类
    优质
    本研究探讨了支持向量机(SVM)在数据分类任务中的应用，通过优化算法实现高维空间的数据分离，有效提升了分类模型的准确性和泛化能力。 使用自制的CVS数据集，并采用核函数进行非线性分类以实现预测功能。
     
  • SVM.zip_SVM在高光谱分类中的应用_bit9k1_indianpines_高光谱分类研究_基于SVM的高光谱分类
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