本文总结了《Sklearn入门实战教程》系列内容，介绍了传统机器学习在遥感领域的完整应用流程，包括预处理、分类器、特征选择等环节。随着数据复杂度提升，传统方法面临高维非线性特征、空间关系建模等挑战，引出了深度学习技术的优势。通过两个案例展示了感知机原理及实现：在二维线性可分数据上成功分类，但在真实KSC高光谱数据中表现有限，为后续多层感知机(MLP)等更复杂模型奠定基础。文章预告将介绍如何通过隐藏

本文介绍了多层感知机（MLP）的核心原理和应用。针对感知机只能处理线性问题的局限，MLP通过隐藏层和非线性激活函数（如ReLU）实现了非线性分类能力。文章展示了两个案例：1）使用PyTorch实现MLP解决异或（XOR）分类问题，成功学习非线性边界；2）在KSC高光谱数据上应用MLP分类器，结果表明其性能优于感知机但弱于CNN等更高级网络。MLP通过增加网络深度和反向传播机制，成为处理复杂模式的基

本文是基于 Python 的高光谱图像分类实验指南，以 “dc_hx.mat” 光谱数据与 “dc_gt.mat” 标签数据为实验对象，利用 Scikit-learn 和 Matplotlib 等工具，完成高光谱图像分类实验。实验涵盖数据预处理、训练测试集划分、KNN、SVM 等多分类器训练评估及全图分类可视化四大步骤。

集成学习假设每个基分类器都是独立的，并且比随机猜测具有更高的准确性。然后采用特定的策略将多个分类器组合起来以获得更高的分类精度。当然这里是针对分类问题来说的，实际上其他问题也可以采用多分类集成的方法。