这个项目的目的是将高光谱图像的像素分类为特定类别。这些图像可以表示为3D数组，其中前两个维度表示像素的坐标，第三个维度表示不同的光谱波段，也就是像素的光谱特征。
项目信息
编号：MCV-7
大小：5M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2023b
项目介绍
本研究基于Salinas数据集，采用多种分类器（包括欧几里得分类器、高斯最大似然估计、K最近邻分类器和朴素贝叶斯分类器）对高光谱图像进行分类。我们首先通过计算最佳参数k，优化了K最近邻分类器的性能。然后，构建混淆矩阵评估各分类器的分类效果。
分类分为5个类别，由三种不同的分类器（监督学习）完成：
1.朴素贝叶斯分类器
2.最小欧几里得距离分类器
3.K最近邻分类器
该程序使用数据集中的一些点进行训练，另一些点进行测试。在KNN分类器的情况下，在实际训练之前，首先使用训练集计算最佳K值（从1到17）。这是通过交叉验证方法完成的，将训练数据集分为5个等分部分，但各部分点互不重叠，并且类别比例相同。具体来说，对于每个K值，训练5个KNN分类器，每个分类器来自训练集的一个部分，同时使用剩下的4个部分进行测试。然后，通过计算每个K值的平均误差率，选择误差率最低的K值。
项目数据
Tipps：dataset数据集文件夹。
– 该数据集由雅典大学（UoA）信息与电信系的模式识别/机器学习课程提供，代表了加利福尼亚州萨利纳斯谷的一个区域。
– 这幅高光谱图像的分辨率为150×150像素，具有204个光谱波段（从0.2微米到2.4微米），空间分辨率为3.7米。
– 数据集网址：https://www.di.uoa.gr/eng
项目报告
Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对project_m_file.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
– 运行project_m_file.m
图像1: Naive Bayes Classifier
– 分析和结果解读：
图像 2: Euclidean Classifier
– 分析和结果解读：
图像 3: KNN Classifier
– 分析和结果解读：
图像 4: Combined Set
– 分析和结果解读：
图像 5: Confusion Matrices and Accuracy
– 分析和结果解读：
结合以上分析结论
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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