【亲测免费】 高光谱图像分类工具包

简介

本仓库提供了一个用于高光谱图像分类的资源文件，包含了使用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和K近邻（K-NN）算法进行分类的代码。此外，仓库中还内置了Indian_pines、PaviaU和Salinas三个常用的高光谱数据集及其对应的标签文件。

资源内容

• 代码文件：

  • svm_classification.py：使用SVM算法进行高光谱图像分类的代码。
  • random_forest_classification.py：使用随机森林算法进行高光谱图像分类的代码。
  • knn_classification.py：使用K-NN算法进行高光谱图像分类的代码。

• 数据集：

  • Indian_pines.mat：Indian Pines数据集及其标签。
  • PaviaU.mat：Pavia University数据集及其标签。
  • Salinas.mat：Salinas数据集及其标签。

使用说明

1. 数据集加载：

   • 代码中已经内置了数据集的加载功能，用户可以直接使用这些数据集进行分类实验。

2. 算法选择：

   • 用户可以根据需求选择使用SVM、随机森林或K-NN算法进行分类。
   • 每个算法的代码文件中都包含了详细的注释，方便用户理解和修改。

3. 结果输出：

   • 代码会输出分类结果，并计算分类精度（Accuracy）。

依赖库

• Python 3.x
• scikit-learn
• numpy
• scipy
• matplotlib（用于可视化）

安装与运行

1. 克隆本仓库到本地：

   git clone https://github.com/your_username/your_repository.git
   

2. 安装依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行分类代码：

   python svm_classification.py
   

贡献

欢迎对本仓库进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。