《表3 多标签与单标签分类》

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《多标签高光谱图像地物分类》

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将Model-m的多标签分类与Model-s的单标签分类对比。多标签和单标签均在PCA降维后，用KNN分类器分类。多标签分类采用BR算法，将多标签问题按标签转换为二分类问题。结果的评价使用基于标签的评价指标Macro-average（准确率，精度，召回率，Fβ）进行评价，分类的评价对比如表3。表3显示了单标签分类与多标签分类在数据集Samson、数据集Jasper Ridge和数据集Urban上的分类结果。在数据集Samson和Jasper Ridge上，多标签分类在所有指标上的表现均比单标签分类优秀。但在数据集Urban上，多标签分类在accuracy和recall指标上表现不如单标签，在precision和Fβ指标上表现优于单标签。总体而言，多标签在高光谱图像上取得了良好的分类效果，且多标签在precision指标上表现优异，说明了多标签在高光谱图像分类中做出正例判断的可信度较高。