高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。内有注释

这篇文章介绍了一种高光谱遥感影像分类脚本，其中应用了KNN算法进行分类。KNN算法是一种基于距离度量的分类方法，其思路是寻找待分类样本在训练数据集中K个最近邻的样本，并根据这K个最近邻样本的标签进行投

如何使用基于神经网络的分类算法MLP对Salinas数据集进行高光谱遥感影像分类。Salinas数据集包含来自13种不同作物和地物的224个像素，通过反向传播算法对网络进行训练，调整网络中的权重和偏置

高光谱图像分类是遥感领域的研究热点之一,是对地观测的重要手段,在地物的精细识别等领域具有重要的应用。使用卷积神经网络(CNN)可以有效地从原始图像中提取高级特征,具有较高的分类精度。但CNN计算量巨大

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使用MATLAB编写程序，对全球汇率数据进行提取和分析，为投资者提供有价值的信息。

为了使降维结果更好地体现高光谱数据的空间结构信息, 并进一步提高分类精度, 提出了一种基于线性嵌入和张量流形的高光谱特征提取算法。不同于其他流形结构的表达方法, 所提算法采用协同表示理论求解全局线性嵌

基于加权原型空间特征提取的高光谱图像分类，张美琦，杨小远，针对高光谱数据在原型空间上的表示，在原型空间特征提取（PSFE）方法上提出了一种基于加权原型空间特征提取的高光谱图像数据分类�

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