python实现光谱角(SAM)分类_光谱角分类

Spectral Angle Mapper Classifer(光谱角分类）
原理如下：
光谱角分类的计算公式类似于：
两个公式一样的，只是不同的写法，公式搜集于网络。但代码自己写的

动手根据光谱角分类写了一个模块

import numpy as np
import pandas as pd
class SamC(object):
    def __init__(self):
        self.X=None
        self.Y=None
        self.Y_label=None
    def fit(self,x,y): #训练
        self.X=x
        self.Y=y
    def predict(self,x): #预测
        if x.ndim==1:
            self.Y_label=np.argmin(np.arccos(np.round(self.X.dot(x.reshape(-1,1))/(np.linalg.norm( \
                self.X,axis=1)*np.linalg.norm(x)).reshape(-1,1),5)))
        else:
            sita_f=self.X.dot(x.T)
            sita_m=np.linalg.norm(self.X,axis=1).reshape(-1,1).dot(np.linalg.norm(x.T,axis=0).reshape(1,-1))
            SITA=np.arccos(np.round(sita_f/sita_m,5))
            self.Y_label=np.argmin(SITA,axis=0)
        return self.Y[self.Y_label]

if __name__=='__main__':
    samc=SamC()
    train_x=np.arange(1,21).reshape(5,4) #训练数据
    yy=np.arange(1,6)#训练标签
    samc.fit(train_x,yy)
    print(samc.predict(train_x))
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