SVM可用于分析小样本

资 源 简 介

SVM可用于分析小样本

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种在小样本场景下表现优异的机器学习算法，尤其适合遥感影像分类任务。其核心思想是通过寻找最优超平面，最大化不同类别样本的间隔，从而在小样本数据上实现较好的泛化能力。

在遥感影像分类中，SVM的优势在于： 小样本适应性：即使标注样本较少，也能通过核函数映射到高维空间进行有效分类。 非线性处理能力：通过高斯核、多项式核等处理遥感影像中的复杂光谱特征。 抗噪性：对训练数据中的少量异常值不敏感，适合遥感数据中常见的噪声干扰。

Matlab环境下实现的关键步骤包括：数据归一化、核函数选择（如RBF核）、参数调优（如惩罚因子C和核参数γ），最后通过交叉验证评估分类精度。

扩展思路：可结合半监督学习进一步利用未标注样本，或集成多时相遥感数据提升分类鲁棒性。