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高光谱分类KNN MATLAB代码-FNGBS：高效邻域分组的快速高光谱波段选择方法

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简介：
本项目提供了一种基于MATLAB实现的高效算法——FNGBS，用于加速高光谱图像处理中的波段选择过程，并改进了经典的KNN分类器性能。 高光谱分类knnmatlab代码FNGBS是用于高光谱波段选择的快速邻域分组方法的一种实现方式。四个公共数据集被用来验证所提出的FNGBS的有效性，这些数据集包括E-FDPC、瓦卢迪SNNC等。为了执行关于FNGBS算法的相关任务，请使用MATLAB和libsvm，并运行main.m文件以开始操作，同时需要通过main_recomBand.m来处理获得的推荐频段。 结果表明，所提出的快速邻域分组方法的有效性可以通过KNN和SVM分类器进行定性的测量。以下是关于推荐频段、分类性能以及计算时间的一些比较数据： - E-FDPC：FNGBS(1%)为0.12, FNGBS(100%)为7.43 - 印度松树（6段）：FNGBS(1%)为0.44，FNGBS(100%)为10.42 - 博茨瓦纳(8乐队)：FNGBS(1%)为9.28, FNGBS(100%)为3.73 - 帕维亚大学（13个乐队）：FNGBS(1%)为27.93，FNGBS(100%)为1.2 - 萨利纳斯(6乐队)：FNGBS(1%)为40.38, FNGBS(100%)为1.6

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  • 高光谱分类KNN MATLAB代码-FNGBS：高效邻域分组的快速高光谱波段选择方法
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的高效算法——FNGBS，用于加速高光谱图像处理中的波段选择过程，并改进了经典的KNN分类器性能。 高光谱分类knnmatlab代码FNGBS是用于高光谱波段选择的快速邻域分组方法的一种实现方式。四个公共数据集被用来验证所提出的FNGBS的有效性，这些数据集包括E-FDPC、瓦卢迪SNNC等。为了执行关于FNGBS算法的相关任务，请使用MATLAB和libsvm，并运行main.m文件以开始操作，同时需要通过main_recomBand.m来处理获得的推荐频段。 结果表明，所提出的快速邻域分组方法的有效性可以通过KNN和SVM分类器进行定性的测量。以下是关于推荐频段、分类性能以及计算时间的一些比较数据： - E-FDPC：FNGBS(1%)为0.12, FNGBS(100%)为7.43 - 印度松树（6段）：FNGBS(1%)为0.44，FNGBS(100%)为10.42 - 博茨瓦纳(8乐队)：FNGBS(1%)为9.28, FNGBS(100%)为3.73 - 帕维亚大学（13个乐队）：FNGBS(1%)为27.93，FNGBS(100%)为1.2 - 萨利纳斯(6乐队)：FNGBS(1%)为40.38, FNGBS(100%)为1.6
     
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    本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据，包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。 使用MATLAB进行高光谱数据显示（显示分类后图像）。
     
  • DSEBS_pub.rar_基于Matlab的高光谱光谱波段选择工具包
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    这是一个基于MATLAB开发的高光谱光谱波段选择工具包（DSEBS），旨在为用户提供简便高效的波段筛选功能，适用于各类高光谱数据分析与应用研究。 基于图支配集的高光谱图像波段选择算法发表在2016年的IEEE TGRS期刊上。
     
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    高光谱数据最佳波段组合选择探讨了从大量高光谱数据中挑选出最优波段集合的技术方法，旨在提升目标识别与分类精度。本研究采用OIF（优化指标函数）算法进行波段筛选，以实现高效的数据压缩和信息保留。 根据OFI指数确定高光谱数据的最佳三个波段组合。
     
  • 高效快速的光谱聚类算法-MATLAB开发
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    本项目为一款基于MATLAB开发的高效快速光谱聚类算法工具，旨在提高大规模数据集下的聚类效率与准确性。适合科研及工程应用中的数据分析需求。 SpectralClustering 在给定的邻接矩阵上执行三种谱聚类算法（Unnormalized、Shi & Malik、Jordan & Weiss）之一。SimGraph 根据给定的数据集和指定的距离函数创建这样一个矩阵。 更新内容如下： - 完整的图形用户界面 - 多种绘图选项：2D/3D、星坐标、矩阵图 - 保存绘图功能 - 数据（纯数据、相似图、聚类结果）的保存与加载支持 - 区分已标记和未标记的数据 代码经过优化，在 Matlab 中运行快速且高效。请查看文件中的 Readme.txt 获取更多信息。 参考文献：Ulrike von Luxburg，“光谱”。
     
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    本项目探讨支持向量机（SVM）在印度普林斯高光谱数据集上的分类效果，旨在为高光谱图像分析提供高效准确的方法。 高光谱图像支持向量机（SVM）分类算法在PaviaU和Indianpines数据集上进行了测试。
     
  • MATLAB CNN高光谱图像分类方法
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    本研究探讨了基于MATLAB平台的卷积神经网络(CNN)在高光谱图像分类中的应用，提出了一种高效准确的分类方法。 使用MATLAB进行CNN高光谱图像分类的研究与实现。
     
  • 基于AP聚类的高光谱波段选取
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    本研究提出一种基于Affinity Propagation（AP）聚类算法的高光谱波段选择方法，有效减少数据维度同时保持分类性能。 波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义，在很多方面具有应用价值。近邻传播（AP）算法根据数据点之间的相关性进行聚类，并将所有数据点视为潜在的聚类中心。本段落提出了一种基于AP聚类的波段选择方法，利用光谱信息散度和光谱相关角（SID-SCA）与光谱信息散度和光谱梯度角（SID-SGA）改进了AP算法中相似度的计算方式。将降维后的结果输入支持向量机（SVM）分类器进行分类，并通过Indiana Pines数据集验证其准确性。实验结果显示，所提方法能够更好地提取波段信息并提高分类精度。
     
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    高光谱云图的分类代码主要介绍和分析了用于识别和区分不同类型的云层及其大气成分的高光谱图像的数据编码方式。该研究有助于提高气象预报及气候变化研究的准确性。 在IT行业中，高光谱云图分类是一种复杂且前沿的技术，在遥感、环境监测及地质勘探等领域有着广泛的应用。本段落将深入解析该技术的代码相关知识点，涵盖高光谱数据的特点、云图分类的重要性以及空谱信息处理和卷积神经网络（CNN）应用等方面。 高光谱图像作为一种特殊的遥感数据类型，具有数百个连续窄波段的信息记录，每个波段反映了地表物体对不同光谱区的反射或辐射特性。这种丰富的光谱信息使得识别与区分地物成为可能，并支持精细分类工作。 云图分类是处理高光谱数据的重要任务之一，其目的在于从图像中准确识别并分割出云层、地面特征及其他目标。这一技术对于气象预报、气候研究及环境变化监测等领域具有重要意义。例如，在气候变化模式的理解和资源管理与灾害预警方面发挥着关键作用。 接下来我们将讨论空谱信息的概念及其在高光谱分析中的应用价值。所谓空谱信息，即指像素的空间位置关系对分类结果的影响。结合空间结构可以显著提高分类精度，因为邻近的像素通常具有相似的光谱特征。这有助于弥补单个像素数据可能存在的不足，并减少噪声干扰。 卷积神经网络（CNN）作为计算机视觉领域的一种深度学习模型，在图像处理中表现出色。在高光谱云图分类任务中，CNN能够自动提取和学习复杂的图像特征，通过多层结构的卷积与池化操作捕捉局部及全局模式信息。其权值共享机制不仅简化了网络架构还增强了泛化的适应能力。 具体到这段代码中的内容： 1. 数据预处理：可能包括光谱校正、去噪以及归一化等步骤以提高数据质量。 2. CNN模型构建：设计并搭建适合高光谱云图分类的神经网络结构，如卷积层和池化层等组成部分。 3. 特征学习与分类：通过训练过程让CNN自动识别特征，并完成图像分类任务。 4. 模型评估与优化：利用交叉验证方法及超参数调整来评价模型性能并进行改进。 综上所述，高光谱云图分类技术涵盖了多个IT领域的关键技术点。掌握这些知识对于深入研究遥感图像分析和计算机视觉领域具有重要的理论意义和实践价值。
     
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