CACC

资 源 简 介

CACC

详 情 说 明

CACC（Correlation-based Adaptive Classifier Construction）是一种基于相关性的自适应分类器构建方法，在光谱特征选择领域具有独特优势。该方法通过分析特征间的统计相关性来优化特征子集，特别适用于高维光谱数据。

核心思路是建立特征与目标变量之间的相关性度量，同时考虑特征之间的冗余性。算法会评估每个特征的预测能力及其与其他特征的冗余程度，通过自适应阈值动态筛选出最具判别性的特征组合。

在光谱分析中，CACC能有效解决传统方法面临的维度灾难问题。其自适应特性使其能够根据不同光谱数据集的特点自动调整选择策略，相比固定阈值的特征选择方法具有更好的鲁棒性。该技术已成功应用于遥感图像分类、化学物质识别等多个光谱分析场景。