《表5 样本1上算法间的分类精度对比Tab.5 Accuracy compare of each algorithm in sample 1》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于Fisher准则和TrAdaboost的高光谱相似样本分类算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了进一步验证本文算法在不同程度小样本情况下对相似样本的分类效果，将源训练样本数量分别设置为占总样本的1%，2%，3%，5%，10%，15%，对C1与C2类分类，辅助样本选取C5与C6组成样本1；对C1与C6类分类，辅助样本选取C7与C2组成样本2。则H_TrAadboost算法与Tr Aadboost算法和SVM分类算法的分类精度对比结果见表5与表6。为了便于比较各类算法在不同样本数量下的分类效果，均采用相同的参数设置。