通过svm cnn knn对高光谱数据集paviau进行分类

高光谱数据是指采集到的每个像素点都包含了多个波长的光谱信息，这种数据集需要使用专门的分类算法进行处理。其中，SVM、CNN和KNN是常用的分类算法。

SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，其核心思想是在高维空间中找到一个分割平面，使得不同类别的样本点能够被完全区分。在对PaviaU数据集进行分类时，首先需要进行数据预处理和特征提取，利用SVM模型进行训练，并进行参数调优，最后对新数据进行分类。

CNN是一种深度学习算法，其基本思想是通过卷积、池化等操作，提取更高层次的特征，进而实现图像分类。对于高光谱数据集，CNN可以将每个波段看做是一个通道，结合卷积和池化的操作，提取出每个像素点在不同波段上的特征向量，从而实现分类任务。

KNN是一种基于距离的分类算法，其核心思想是在特征空间中找到与待分类样本最接近的K个样本，然后根据它们的类别进行投票。利用KNN对高光谱数据集进行分类，需要进行数据归一化和降维处理，然后计算不同样本之间的距离，并选取K个最近邻居，通过投票法决策出待分类样本的类别。

综上所述，对于PaviaU高光谱数据集的分类任务，可以根据具体情况选择SVM、CNN和KNN等不同的分类算法进行处理。这些算法在处理高维数据集方面具有优势，可以挖掘出更多的特征信息，提高分类准确率。