高光谱 选最优波代码
时间: 2023-11-23 20:06:47 浏览: 24
根据提供的引用内容,提出的算法能够选择更多具有鉴别能力的波段,明显优于以往直接选择最优波段子集方法。下面是一个基于Python的高光谱选最优波代码的例子:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
# 生成随机高光谱数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=200, n_informative=25, n_redundant=0, n_classes=2, random_state=0)
# 随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)
# 基于随机森林分类器进行特征选择
selector = SelectFromModel(clf, threshold='mean')
selector.fit(X, y)
# 输出选择的最优波段
selected_bands = np.where(selector.get_support())[0]
print("Selected bands:", selected_bands)
```
该代码使用了sklearn库中的随机森林分类器和SelectFromModel类进行特征选择,输出了选择的最优波段的索引。需要注意的是,该代码仅为示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。