本文介绍了如何基于SPA特征和支持向量机（SVM）实现光谱分类，主要应用于光学遥感领域。通过处理HyData数据集中的sonic数据，进行预处理、规范化，然后使用SPA进行降维，最后利用SVM进行分类，达到0.8667的分类精度。
基于SPA特征支持向量机SVM实现光谱分类
在光学遥感领域中，利用遥感图像中的光谱信息进行分类是一项重要的研究方向。而支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，在光谱分类中也得到了广泛的应用。本文将介绍基于SPA特征支持向量机SVM实现光谱分类的方法，并提供相应的MATLAB代码。
首先，我们需要对光谱数据进行处理，将其转换为样本数据。这里我们使用的是HyData数据集中的sonic数据，包含了240个像素点和20个波段。我们通过读取数据集的.mat文件，并对数据进行调整，使其符合SVM模型的输入格式。
load('sonic');
data = sonic.spectra;
gt = sonic
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