Advertisement

使用SVM、CNN和KNN算法对 PaviaU 高光谱数据集进行分类（在MATLAB环境中完成）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源的核心内容集中于利用MATLAB软件对Paviau高光谱数据集进行分类分析。具体而言，该研究采用了PCA、KPCA以及LDA三种数据降维技术，并结合SVM、KNN和CNN这三种数据分类算法，以实现对数据集的有效处理和目标分类结果的获得。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用SVM、CNN和KNN方法对PaviaU高光谱数据集进行分类（Matlab）
    优质
    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。
     
  • 基于Matlab的PaviaU高光谱数据集分类
    优质
    本研究利用Matlab平台对PaviaU高光谱数据集进行分类处理，采用多种算法优化分类效果，旨在提升遥感图像的地物识别精度。 使用MATLAB对Pavia University高光谱数据集进行分类。
     
  • 使用KNN算法进行数据分类
    优质
    本项目采用经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对各类数据集进行高效准确的分类。通过选择最优的K值以及距离度量方法，实现模型性能优化，并在多个基准数据集上验证其有效性与准确性。 本代码可以实现MATLAB中的KNN数据分类功能，并以Iris经典数据集为例进行演示，具有较高的分类准确率。
     
  • 在MATLAB中使用SVM进行二折数据分类
    优质
    本项目演示了如何利用MATLAB实现支持向量机(SVM)算法，并通过二折交叉验证技术评估模型性能，在二元分类任务中优化预测准确性。 该数据集根据EEG 脑电仪检测的数据对眼睛状态进行分类。眼睛有两种状态（类别），分别是睁眼 和闭眼 。该数据集共有14980 条记录，每条记录包含 15 项内容：第1 项~第14 项是特征值，第15 项是类别标号（分别 是0 和1，其中：0 表示睁眼，1 表示闭眼）。
     
  • 使用KNN算法对手写数字进行分类
    优质
    本项目采用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对MNIST数据集中手写数字图像进行分类。通过选取合适的K值及距离度量方法，实现对手写数字的有效识别与分类。 这段内容与我之前上传的资源《自己做的手写数字样本及knn分类代码》相似，两个资源是相同的，都可以下载。我已经上传了很多相关的材料，这个项目使用了自己的手写图片，并根据原理实现，没有使用skleran库，同时包含了我自己制作的手写图片。
     
  • 使用CNN对自有的数据集进行分类
    优质
    本项目采用卷积神经网络（CNN）技术，针对特定领域构建并训练模型，以实现高效的数据集分类任务。通过优化算法和参数调整，显著提升了分类准确率与效率。 这个CNN工具箱只需改动一两个地方就能对自定义的数据集进行分类了，相比GitHub上深度学习工具箱里的CNN改动要简单得多。
     
  • 包含Indian、Pavia和PaviaU的高光谱数据集
    优质
    该简介介绍了一个结合了Indian Pines、University of Pavia及Pavia University场景的高光谱数据集，适用于遥感与分类研究。 遥感图像的数据集包括Indian_pines数据集、Pavia数据集 和 PaviaU数据集，这些数据集的格式为mat。
     
  • 基于SVM的AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集分类方法
    优质
    本研究采用支持向量机(SVM)算法对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类，探讨不同参数设置下分类效果，并分析其在多类地物识别中的应用潜力。 使用SVM代码对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类。
     
  • 使用Python和KNN方法对Iris数据集进行分类的技术探讨
    优质
    本技术探讨深入分析了利用Python编程语言及K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法在Iris植物数据集上的应用，旨在实现高效的数据分类与模式识别。通过具体实验和结果评估，文章详细阐述了如何优化K值选择对分类准确率的影响，并展示了该方法在处理多类问题时的灵活性及优势。 从 `sklearn.datasets` 导入 `load_iris` iris = load_iris() 打印 iris 数据的形状 从 `sklearn.model_selection` 导入 `train_test_split` X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25, random_state=33) 从 `sklearn.preprocessing` 导入 `StandardScaler`