本文介绍了基于支持向量机（SVM）和相关向量机（RVM）的高光谱图像分类方法。通过对比两种算法在高光谱数据集上的分类性能，验证了RVM在样本较少时的优越性。研究结果表明，RVM在保持较高分类精度的同时，具有更小的模型规模和更好的泛化能力，为高光谱图像分类提供了有效手段。
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