Hyperspectral_Image_Analysis_Simplified 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Hyperspectral_Image_Analysis_Simplified/
├── 1D_CNN/
├── Article_Notebooks/
├── Data/
├── Notebooks/
├── Contributing.md
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt

• 1D_CNN/: 包含与一维卷积神经网络相关的代码和文件。
• Article_Notebooks/: 包含与项目相关的文章和笔记本文件。
• Data/: 包含项目所需的数据文件。
• Notebooks/: 包含项目的Jupyter笔记本文件，用于数据分析和机器学习技术的实现。
• Contributing.md: 贡献指南文件，指导如何为项目做出贡献。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文件。
• requirements.txt: 项目所需的Python依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是Jupyter笔记本文件，位于Notebooks/目录下。这些笔记本文件包含了不同机器学习技术的实现，如分类和聚类。以下是一些关键的启动文件：

• Basics.ipynb: 介绍如何下载、读取和可视化高光谱图像。
• Data_Analysis.ipynb: 对Indian Pines高光谱图像进行数据分析。
• PCA_SVM.ipynb: 使用PCA进行降维，并使用SVM进行分类。
• Kernel_PCA_SVM.ipynb: 使用Kernel PCA进行降维，并使用SVM进行分类。

3. 项目的配置文件介绍

• requirements.txt: 该文件列出了项目运行所需的Python依赖包及其版本。使用以下命令安装依赖包：

  pip install -r requirements.txt
  

• Contributing.md: 该文件提供了如何为项目做出贡献的指南，包括代码风格、提交PR的流程等。

• LICENSE: 该文件包含了项目的开源许可证信息，确保项目的使用和分发符合开源协议。

通过以上介绍，您可以快速了解并开始使用Hyperspectral_Image_Analysis_Simplified项目。