本文介绍了使用sklearn的MLPClassifier实现遥感影像分类的完整流程。通过标准化和PCA降维预处理数据后，构建具有128-64两层结构的MLP神经网络，采用ReLU激活函数和Adam优化器。实验结果表明，该方法能有效完成像素级分类，并提供了OA、Kappa等评估指标及混淆矩阵分析。文章还展示了整图预测结果可视化方法，证明MLP可作为遥感分类的轻量级解决方案。关键参数如隐藏层结构、正则

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。