基于K近邻（KNN）算法的高光谱数据分类MATLAB实现

一、核心代码

1. 数据预处理

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% 加载Indian Pines数据集
load('Indian_pines_corrected.mat'); % 光谱数据
load('Indian_pines_gt.mat');      % 标签数据

% 数据标准化（Z-score）
X = zscore(reshape(data, [], size(data,3)));
Y = reshape(label, [], 1);

% 划分训练集/测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
X_train = X(cv.training,:);
Y_train = Y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
Y_test = Y(cv.test,:);

2. 特征降维（PCA）

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% 主成分分析
[coeff,score,~] = pca(X_train);
explained = 100*sum(coeff.^2)/size(X_train,2);
cum_explained = cumsum(explained);

% 选择前10个主成分
k = find(cum_explained >= 95, 1);
X_train_pca = score(:,1:k);
X_test_pca = coeff(:,1:k)' * (X_test' - mean(X_train))';

3. KNN分类实现

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% 参数设置
k_values = 1:5:20;
best_acc = 0;

for k = k_values
    % 构建KNN模型
    mdl = fitcknn(X_train_pca, Y_train, 'NumNeighbors', k, 'Distance', 'mahalanobis', 'Standardize', false);
    
    % 预测
    Y_pred = predict(mdl, X_test_pca);
    
    % 计算准确率
    acc = sum(Y_pred == Y_test)/numel(Y_test);
    if acc > best_acc
        best_k = k;
        best_acc = acc;
    end
end

disp(['最佳K值: ', num2str(best_k), ' 准确率: ', num2str(best_acc*100), '%']);

二、关键优化

1. 距离度量优化

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% 光谱角度匹配距离（SAM）
function d = spectral_angle(X,Y)
    numerator = sum(X.*Y, 2);
    denominator = sqrt(sum(X.^2,2)) * sqrt(sum(Y.^2,2));
    d = acos(numerator ./ denominator);
end

% 在KNN中应用自定义距离
mdl = fitcknn(X_train_pca, Y_train, 'NumNeighbors', 5, 'Distance', @spectral_angle);

2. 空间上下文融合

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% 加载空间坐标
load('Indian_pines_spatial.mat'); % 包含X,Y坐标

% 构建空间邻接矩阵
pos = [X_spatial, Y_spatial];
A = zeros(size(pos,1));
for i = 1:size(pos,1)
    dist = sqrt(sum((pos - pos(i,:)).^2,2));
    [~,idx] = mink(dist, 6);
    A(i,idx) = 1;
end

% 空间约束KNN
mdl = fitcknn([X_train_pca, A], Y_train, 'NumNeighbors', 5);

三、工程优化

1. GPU加速实现

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% 将数据转换为GPU数组
X_train_gpu = gpuArray(X_train_pca);
X_test_gpu = gpuArray(X_test_pca);

% 使用并行计算工具箱
mdl = fitcknn(X_train_gpu, Y_train, 'NumNeighbors', 5);
Y_pred_gpu = predict(mdl, X_test_gpu);

2. 分块处理策略

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% 分块处理大尺寸图像
block_size = 256;
[height,width] = size(data(:,:,1));
num_blocks = ceil(height/block_size) * ceil(width/block_size);

for i = 1:block_size:height
    for j = 1:block_size:width
        block = data(i:min(i+block_size-1,height), j:min(j+block_size-1,width), :);
        % 处理每个分块...
    end
end

四、典型应用案例

1. 农作物监测（PaviaU数据集）

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% 加载数据
load('PaviaU.mat');
load('PaviaU_gt.mat');

% 构建3D特征立方体
X = double(reshape(data, [], size(data,3)));
Y = double(reshape(gt, [], 1));

% 分类结果可视化
figure;
imagesc(label2rgb(Y));
title('真实分类图');

2. 矿产勘探（Hyperion数据）

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% 异常检测
mdl = fitcknn(X_train, Y_train, 'NumNeighbors', 3);
Y_pred = predict(mdl, X_test);

% 矿产富集区标记
anomaly_mask = Y_pred == 4; % 假设类别4为矿产

参考代码高光谱数据进行KNN分类 www.youwenfan.com/contentcsi/65275.html

五、常见问题解决方案

1. 维数灾难处理

采用核Fisher判别分析（KFDA）替代PCA
使用流形学习（Isomap/LLE）

2. 类别不平衡

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% 加权KNN
mdl = fitcknn(X_train, Y_train, 'NumNeighbors', 5, 'Weights', 'classiferror');

3. 实时性提升

使用KD树加速最近邻搜索
采用近似最近邻算法（ANN）

六、扩展应用

多光谱视频分析

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% 视频帧间关联
prev_frame = process_frame(prev_img);
current_frame = process_frame(curr_img);
assoc = knn_associate(prev_frame, current_frame);

深度学习融合

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% 特征提取网络
net = alexnet;
features = activations(net, img, 'fc7', 'OutputAs', 'rows');

% 混合分类器
final_pred = majority_vote([knn_pred, cnn_pred]);