高光谱图像分类机器学习matlab

高光谱图像分类是一种常见的机器学习任务，而MATLAB则是一种非常适合进行科学计算和数据分析的编程语言。在MATLAB中，你可以使用一些流行的机器学习工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox和Deep Learning Toolbox来进行高光谱图像分类任务。以下是一个简单的流程：

1. 数据预处理：准备和清洗高光谱图像数据，包括去除噪声、均衡化、标准化等操作。

2. 特征提取：从高光谱图像中提取出有用的特征，可以使用一些常见的方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

3. 模型选择：选择适合的分类模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。

4. 模型训练：使用训练数据集对选择的模型进行训练。

5. 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算分类准确率、召回率等指标。

6. 应用模型：使用训练好的模型对新的高光谱图像进行分类。

以上是一个简单的流程，具体的实现还需要根据具体的数据和任务进行调整。希望对你有帮助！