基于支持向量机的遥感分类对比研究

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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是基于研究小样本情况下机器学习规律的统计学习理论的新的机器学习方法,它以结构风险最小化为准则,对实际应用中有限训练样本的问题,表现出很多优于已有学习方法的性能。在遥感图像的分类研究中,应用SVM分类最大优点是数据无需降维,并且在算法的分类速度,精度等方面都有较好的性能。SMO(Sequential Minimal Optimization)算法通过把SVM算法中二次优化问题分解成很多易于处理的小问题,SMO每次
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