Набор данных Университета Павии — это широко используемый набор данных в области дистанционного зондирования и гиперспектральной визуализации. Он состоит из аэрофотоснимков, собранных бортовым датчиком, которые предоставляют ценную информацию для задач классификации растительного покрова. В этой статье мы рассмотрим различные методы классификации данных в наборе данных Университета Павии, используя разговорный язык, и предоставим примеры кода, которые помогут вам понять и реализовать эти методы.

Понимание набора данных университета Павии.
Прежде чем углубиться в методы классификации, давайте кратко разберемся с набором данных университета Павии. Он содержит 610×340 пикселей со 103 полосами, представляющими разные длины волн. Каждый пиксель в наборе данных соответствует определенному классу растительного покрова, например асфальту, лугам, деревьям или голой почве. Наша цель — разработать модели, которые смогут точно классифицировать типы земного покрова на основе спектральной информации, предоставленной набором данных.

Метод 1: машины опорных векторов (SVM).
Одним из популярных методов классификации гиперспектральных данных является использование машин опорных векторов. SVM — это мощные алгоритмы машинного обучения, которые могут эффективно обрабатывать многомерные данные. Проще говоря, SVM находят лучшую гиперплоскость, которая разделяет разные классы в наборе данных. Вот пример использования SVM в Python:

from sklearn import svm
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

Метод 2: случайные леса.
Другой подход к классификации набора данных университета Павии — использование случайных лесов. Случайные леса — это метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования. Они известны своей надежностью и способностью обрабатывать многомерные данные. Вот пример использования случайных лесов в Python:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

Метод 3: K-ближайшие соседи (KNN):
K-ближайшие соседи — это простой, но мощный алгоритм классификации. Он классифицирует новые точки данных на основе большинства голосов их k ближайших соседей. KNN легко понять и реализовать. Вот пример использования KNN в Python:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

Метод 4: Глубокое обучение.
Техники глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), также могут применяться для классификации набора данных Университета Павии. CNN показали замечательную производительность в различных задачах классификации изображений. Они могут автоматически изучать соответствующие особенности данных, что имеет решающее значение при анализе гиперспектральных изображений. Вот пример использования простой CNN в Python:

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(610, 340, 103)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

В этой статье мы рассмотрели различные методы классификации набора данных университета Павии. Мы обсудили подходы «Машины опорных векторов», «Случайные леса», «K-ближайшие соседи» и «Глубокое обучение» (CNN) с примерами кода на Python. Эти методы предоставляют различные способы решения задачи классификации и достижения точных результатов. Включив эти методы в свой конвейер анализа данных, вы сможете получить ценную информацию из гиперспектральных данных.