MATLAB分类工具箱教程：遥感影像模式识别

"该资源是MATLAB的Classification Toolbox用户指南，用于实现遥感影像的模式识别，适合初学者和有经验的用户。" MATLAB的Classification Toolbox是一个强大的工具集，专门用于监督和无监督的分类算法，适用于实验数据和合成数据的分类方法设计。这个工具箱提供了多种算法，不仅限于解决二维、两类别问题，许多算法还可应用于更高维度和多类别数据。此外，通过特征选择算法，可以将高维数据降至二维。 用户界面设计简洁，方便用户操作。即使是对MATLAB不甚熟悉的用户，也能借助GUI轻松上手。然而，本手册并未深入介绍分类的理论背景，若想深入了解，推荐参考文献[1]。 工具箱主要包括以下几类算法： 1. **监督学习算法**：如支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）、逻辑回归等。这些算法可用于已知类别的训练数据，构建分类模型，然后对未知类别的新数据进行预测。 2. **无监督学习算法**：如聚类算法（如K-means、层次聚类）和主成分分析（PCA）。这些方法在没有类别信息的情况下，通过数据的相似性或距离来组织数据。 3. **特征选择算法**：如方差选择、递归消除、基于相关性的方法等，这些方法用于减少数据的维度，降低复杂性，同时保持数据的主要信息。 用户指南会详细介绍如何使用这些功能，包括如何通过GUI创建和调整分类模型，如何评估模型性能，以及如何在实际遥感影像数据上应用这些算法。此外，用户可以通过GUI可视化数据，观察分类结果，以及进行参数调整。 由于工具箱旨在配合即将在2003年出版的书籍使用，所以鼓励用户在使用过程中向elad@ieee.org发送反馈和建议，以帮助改进和更新。 MATLAB的Classification Toolbox是一个强大且易用的平台，为遥感影像模式识别提供了全面的解决方案。无论是新手还是经验丰富的开发者，都能从中受益，提升其在模式识别领域的实践能力。