时间：2023-10-17 浏览：321 分类：Matlab程序代做

我要一个用来根据胡麻种子的高光谱进行品种分类   

用knn  和svm进行分类  具体要求如下 knn的计算方法分别要城市街区距离  切比雪夫距离  余弦相似度   欧几里得距离  汉明距离  明可夫斯基距离  标准化欧式距离  斯皮尔曼距离 svm要基于径向基核函数的支持向量机和c支持向量的分类方法

根据您的要求，您可以使用MATLAB来进行基于高光谱进行品种分类的KNN和SVM分类。以下是一个简单的代码框架，实现了您所需的不同距离度量方法和支持向量机分类。

首先，您需要准备训练数据和测试数据，以及对应的标签。假设您已经准备好了这些数据，可以按照以下步骤进行分类：

导入数据和标签：

 Codetrain_data = ... % 导入训练数据train_labels = ... % 导入训练数据的标签test_data = ... % 导入测试数据

特征预处理：如果需要对数据进行预处理，如特征选择、降维或标准化等，您可以在这一步进行。

KNN分类：

 Codeknn_model = fitcknn(train_data, train_labels, 'Distance', 'cityblock'); % 城市街区距离% 其他距离度量方法按照相同的方式训练模型knn_predicted_labels = predict(knn_model, test_data); % 预测测试数据的标签

SVM分类：

Codesvm_model = fitcsvm(train_data, train_labels, 'KernelFunction', 'rbf'); % 基于径向基核函数的支持向量机% 如果需要设置C支持向量，请使用 'BoxConstraint' 参数svm_predicted_labels = predict(svm_model, test_data); % 预测测试数据的标签

请注意，以上代码仅为简单示例，您可能需要根据您的数据和具体情况进行适当的调整。此外，如果您的数据集很大，您可能需要调整参数或使用数据子集进行训练。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。