Machine-Learning_Feature-Extraction-Selection-on-Hyperspectral-Images
机器学习作业之高光谱图像特征提取与选择
分别应用特征变换(PCA主成分分析)和特征选择(Filter、Wrapper中的RFE以及Embedded中的L范数正则化、随机森林法)对高光谱图像特征进行筛选，变换至低维特征空间后用多层神经网络ANN进行图像语义分割
注：仅PCA有手动实现算法，其余均调库，如需了解原理请另寻
注：仅PCA有手动实现算法，其余均调库，如需了解原理请另寻