高光谱图像分类MATLAB

您好！对于高光谱图像分类，MATLAB是一个非常常用的工具。下面是一个基本的高光谱图像分类的MATLAB代码示例：

% 加载高光谱图像数据
load('hyperspectral_data.mat'); % 替换为您的数据文件名

% 数据预处理
X = reshape(hsi_data, [], size(hsi_data, 3)); % 将高光谱数据转换为二维矩阵
X = double(X); % 转换为双精度浮点型

% 标签准备
load('labels.mat'); % 替换为您的标签数据文件名
Y = labels; % 替换为您的标签变量名

% 样本划分
[train_idx, test_idx] = split_data(Y, 0.8); % 将数据划分为训练集和测试集，这里使用了自定义的split_data函数，您可以根据需要自行编写

% 特征选择
selected_features = feature_selection(X(train_idx, :), Y(train_idx), 10); % 替换为您的特征选择方法，这里使用了自定义的feature_selection函数，您可以根据需要自行编写

% 特征提取
X_train = X(train_idx, selected_features); % 使用选择的特征作为训练集输入
X_test = X(test_idx, selected_features); % 使用选择的特征作为测试集输入

% 训练分类器
classifier = train_classifier(X_train, Y(train_idx)); % 替换为您的分类器训练函数，这里使用了自定义的train_classifier函数，您可以根据需要自行编写

% 测试分类器
predictions = test_classifier(classifier, X_test); % 替换为您的分类器测试函数，这里使用了自定义的test_classifier函数，您可以根据需要自行编写

% 评估结果
accuracy = calculate_accuracy(predictions, Y(test_idx)); % 替换为您的准确率计算函数，这里使用了自定义的calculate_accuracy函数，您可以根据需要自行编写
disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);

请注意，上述代码只是一个简单的示例，具体的实现细节和函数需要根据您的数据和需求进行相应的调整和编写。希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。