作者：董超 赵慧洁遥感分类关联向量机高光谱
摘要：将关联向量机应用于高光谱影像分类，实现高维空间中训练样本不足时分类器的精确建模。从稀疏贝叶斯理论出发，分析关联向量机原理，探讨一对多、一对一和两种直接的多分类方法。实验环节比较了各种多分类方法，并从精度、稀疏性两方面将关联向量机与支持向量机等经典算法比较。实验结果表明，两种直接的多分类方法内存占用大、效率低；一对多精度最高，但效率较低；一对一计算效率最高，精度与一对多近似。关联向量机精度不如支持向量机，但解更稀疏，测试样本较多时实时性好，适合处理大场景高光谱影像的分类问题。
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