摘要：相关向量机（RVM）是一种基于贝叶斯模型的监督机器学习算法,可用于处理回归以及分类问题.与支持向量机（SVM）相比,相关向量机的优点在于其输出结果是一种概率模型,其相关向量的个数远远小于支持向量的个数,并且测试时间短.总结了相关向量机的基本原理及主要应用领域,详细阐述了相关向量机的模型结构以及分类方法,重点介绍了在高光谱图像分类中的应用.并针对RVM算法在高光谱图像分类中的不足,给出了多种改进方案,并作以比较.希望对研究者今后的研究有所启发,以促进该领域的发展.http://www.cqvip.com//QK/92035A/201204/45306377.html

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