Abstract-Support vektor maskiner (SVM) är attraktiva för klassificering av fjärravkännade data med vissa påståenden att metoden är okänslig för dimensionaliteten av data och därför inte kräver en dimensionalitet-minskning analys vid förbearbetning. Här visar en serie klassificeringsanalyser med två hyperspektralsensordata att noggrannheten hos en klassificering av en SVM varierar som en funktion av antalet funktioner som används. Kritiskt visar det sig att noggrannheten i en klassificering kan minska avsevärt (på 0,05 nivå av statistisk signifikans) med tillägg av egenskaper, särskilt om ett litet träningsprov används. Detta belyser ett beroende av noggrannheten i en SVM:s klassificering av uppgifternas dimensionalitet och därmed det potentiella värdet av att göra en urvalsanalys före klassificeringen. Dessutom visas det att även när ett stort träningsprov finns tillgängligt, kan valet av funktioner fortfarande vara användbart. Till exempel kan noggrannheten som härleds från användningen av ett litet antal funktioner vara noninferior (på 0,05 grad av betydelse) till den som härleds från användningen av en större funktionsuppsättning som ger potentiella fördelar i samband med frågor som lagring av data och kostnader för beräkningsbehandling. Val av funktioner kan därför vara en värdefull analys som omfattar förbehandling för klassificering av en SVM.
Analysen i REF stöder detta resonemang och tyder på att val av funktioner kan vara ett värdefullt förfarande vid förbehandling av hyperspektrala data för klassificering av den allmänt använda SVM-klassificeringen.
Feature Selection for Classification of Hyperspectral Data by SVM
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}