核方法用于CEM高光谱目标检测代码

核方法（Kernel Methods）在高光谱目标检测中可以用于特征提取和分类。下面是一个使用核方法进行高光谱目标检测的代码示例：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.kernel_approximation import RBFSampler

# 读取高光谱数据
data = np.load('hyperspectral_data.npy')
labels = np.load('hyperspectral_labels.npy')

# 数据预处理
data = data.reshape(data.shape[0], -1)  # 将数据转换为二维矩阵

# 核方法特征映射
rbf_feature = RBFSampler(gamma=0.1, n_components=100)
data_mapped = rbf_feature.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
train_data = data_mapped[:500, :]
train_labels = labels[:500]
test_data = data_mapped[500:, :]
test_labels = labels[500:]

# 使用支持向量机进行分类
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(train_data, train_labels)

# 在测试集上进行预测
pred_labels = clf.predict(test_data)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels)
print("Accuracy: ", accuracy)

在这个示例中，我们首先读取了高光谱数据和对应的标签。然后，我们对数据进行预处理，将其转换为二维矩阵的形式。接下来，我们使用`RBFSampler`进行核特征映射，将原始数据映射到高维特征空间中。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用支持向量机（SVM）进行分类。最后，我们计算预测准确率。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体的数据集和任务进行调整和优化。另外，核方法的选择和参数设置也需要根据实际情况进行调整。