【实例简介】

本资源主要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类，使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。

【实例截图】

【核心代码】

ZKL_classifier_final

`-- ZKL_classifier_final

|-- KNN.m

|-- PCA2.m

|-- PaviaU.mat

|-- PaviaU_gt.mat

|-- cnn_start.m

|-- cnn_test.m

|-- cnnapplygrads.m

|-- cnnbp.m

|-- cnnff.m

|-- cnnnumgradcheck.m

|-- cnnsetup.m

|-- cnntest.m

|-- cnntrain.m

|-- data_lda_done.m

|-- data_pca_done.m

|-- data_undone.m

|-- expand.m

|-- flipall.m

|-- getpixel.m

|-- knn_hughes_test.m

|-- knn_test.m

|-- kpcaFordata.m

|-- kpca_test.m

|-- lda.m

|-- lda_test.m

|-- main_cnn_untrain.m

|-- main_final.m

|-- pca_test.m

|-- sigm.m

|-- test_x.mat

|-- test_y.mat

|-- train_x.mat

|-- train_y.mat

|-- trainednet.mat

`-- 程序说明.txt

1 directory, 35 files