《表5 Pavia U数据使用0.4%测试样本时的指标对比》

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《样本优化选择的高光谱图像分类》

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注:加粗数字表示各项指标对应的最优结果。

现在的高光谱分类逐渐趋于使用少量样本分类，以减少图像分类的运算成本。将本文算法与最新的使用小比例样本的分类效果较好的分类算法进行对比，对比算法有SVM、EPFs、MFASR、IID、LC-MR、PCA-EPFs[23]。这里对India Pines数据取1%的训练样本，对Salinas数据取0.3%的训练样本，对PaviaU取0.4%的训练样本，其余参数设置见表2，对3个数据的分类效果如表3—表5所示。