knn python 高光谱

knn算法指的是k最近邻算法 (k-Nearest Neighbor algorithm)，它是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。在高光谱图像中，knn算法可以用于像素分类和目标检测等任务。具体而言，knn算法通过计算与待分类样本最近的k个训练样本，并根据这k个样本的标签进行投票来确定待分类样本的类别。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现knn算法。下面是一个示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 假设已有训练数据 train_data 和对应的标签 train_labels
# 假设已有待分类数据 test_data

# 创建knn分类器对象，设置k值为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 使用训练数据和标签训练knn分类器
knn.fit(train_data, train_labels)

# 使用训练好的knn分类器对待分类数据进行预测
predicted_labels = knn.predict(test_data)

通过以上代码，你可以使用knn算法对高光谱数据进行分类。你需要准备好训练数据和对应的标签，并根据实际情况调整k值和其他参数来获得更好的分类效果。