HySime 与高光谱数据处理算法的结合应用

大规模高光谱数据 HySime 可以与以下算法结合应用：

盲源分离 (Blind Source Separation, BSS) 算法：HySime 可以用于预处理数据，提高 BSS 算法的分离效果。
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 和非负矩阵分解 (Non-negative Matrix Factorization, NMF) 算法：HySime 可以用于选取有效的成分和提高分解效果。
线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA) 算法：HySime 可以用于提取有区分度的特征子空间。
深度学习算法，如卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 和循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)：HySime 可以用于预处理数据，提高神经网络的分类和预测效果。
基于波段选择的特征提取算法：HySime 可以用于选取具有代表性的波段，提高特征提取算法的效果。
基于分类器的分类算法，如支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 和随机森林 (Random Forest, RF)：HySime 可以用于预处理数据，提高分类器的分类效果。