项目简介

本项目聚焦于高光谱图像的特征提取与选择，借助特征变换（如主成分分析PCA）、特征选择（Filter、Wrapper、Embedded方法）以及机器学习技术，对高光谱图像开展降维处理和语义分割。项目运用手写PCA算法、sklearn库中的PCA、基于方差分析的特征选择、递归特征消除法（RFE）、基于L1范数的嵌入式特征选择以及随机森林等方法。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：引入高光谱图像数据与对应标签数据，并输出基础信息。
2. 特征提取：利用手写PCA算法和sklearn库中的PCA进行特征降维。
3. 特征选择：采用多种特征选择方法评估和选择特征重要性，如基于方差分析的特征选择、递归特征消除法（RFE）、基于L1范数的嵌入式特征选择和随机森林等。
4. 分类与评估：使用多层感知器（MLP）神经网络分类器对降维和特征选择后的数据分类，并输出错误率、精度、宏查准率、宏查全率和宏F1分数等评估参数。
5. 可视化展示：对比可视化原始图像和预测图像，直观呈现分类效果。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 环境准备：确保Python环境已安装numpy、scipy、matplotlib和sklearn等库，可通过pip命令安装。 2. 数据准备：将高光谱图像数据和对应标签数据置于项目指定目录。 3. 运行代码：运行主程序文件（如SalinasA_totalres.py）。 4. 查看结果：程序运行结束后，会输出分类结果评估参数并生成可视化图像对比结果。

注意，若要深入了解每个文件的功能和实现细节，建议阅读代码注释和文档。因项目涉及较深的机器学习算法和高光谱图像处理技术，如有需要可自行查阅相关文献资料。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】