基于SPA特征支持向量机SVM的光谱分类Matlab代码
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此压缩文件包含了一个基于SPA（Sequential Performance Analysis）特征的支持向量机（SVM）光谱分类的实现，全部用Matlab编写。通过SVM强大的分类能力，此代码可以对光谱数据进行分析和分类。
文件内容
- 主程序.m：程序的主要执行文件，用于加载光谱数据，提取SPA特征，并利用SVM进行分类。
- 辅助函数.m：一系列用于数据预处理、特征提取和模型评估的Matlab函数。
- 数据集：用于训练和测试SVM模型的示例光谱数据。
使用说明
- 环境要求：确保你的电脑上安装了Matlab，且版本至少与代码兼容。
- 数据准备：将你的光谱数据按照代码中的格式准备好，或者使用提供的数据集。
- 代码执行：运行主程序.m文件，观察控制台输出结果，了解分类性能。
注意事项
- 请确保在运行代码之前已经详细阅读了Matlab的帮助文档，对SVM理论和Matlab的SVM相关函数有基本的了解。
- 调整参数时，请参考Matlab官方文档或相关教程，以获得最佳分类效果。
版权声明
本代码仅供学习和研究使用，未经许可不得用于商业目的。请在遵守相关法律法规的前提下使用此代码。
希望这个资源能够对您的研究或者学习有所帮助！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
