高光谱pca降维分类代码

高光谱PCA降维分类代码包括两部分，一部分是PCA降维代码，另一部分是分类代码。

PCA降维代码：

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维方法，可以将高维数据映射到低维空间。通过选择保留的主成分数目，可以实现数据的降维。下面是高光谱PCA降维代码的实现：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 读入高光谱数据
data = np.loadtxt('spectrometer_data.txt', delimiter=',')

# 实例化PCA类对象
pca = PCA(n_components=3)

# 对数据进行降维
data_pca = pca.fit_transform(data)

# 输出降维后的数据
print(data_pca)

这段代码中，我们使用sklearn库中的PCA类进行降维操作。通过n_components参数指定保留的主成分数目，将高光谱数据进行降维，并输出降维后的数据。

分类代码：

分类是对数据进行标签预测的操作，常用的分类算法包括支持向量机、K近邻等。本文以支持向量机为例，给出高光谱数据分类代码的实现：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读入高光谱数据和标签
data = np.loadtxt('spectrometer_data.txt', delimiter=',')
labels = np.loadtxt('spectrometer_labels.txt', delimiter=',')

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, random_state=0, test_size=0.3)

# 实例化SVM分类器类对象
model = SVC(kernel='rbf', C=1)

# 在训练集上训练模型
model.fit(x_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(x_test)

# 输出分类准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

这段代码中，我们使用sklearn库中的SVC类实现支持向量机分类器，kernel参数指定核函数类型，C参数指定错误项的惩罚参数。通过train_test_split函数将高光谱数据划分为训练集和测试集，调用fit函数在训练集上训练模型，predict函数在测试集上进行预测，最后利用accuracy_score函数计算分类的准确率。