一种基于MCMC采样的双信息融合光谱特征选择方法

一种基于MCMC采样的双信息融合光谱特征选择方法，本发明通过将过滤式方法与嵌入式方法相结合，同时基于MCMC加权融合采样方法迭代优选双信息特征提取阈值。本发明首先利用mRMR进行特征维度压缩与相关性分析以过滤噪声，然后利用CatBoost进行特征重要性评估以提升特征判别力，同时引入MCMC加权融合采样方法，通过概率采样与加权迭代自动搜索mRMR和CatBoost的最优特征提取阈值，克服人工设定阈值的盲目性。该方法赋予特征筛选过程动态自适应优化能力，显著提升了冗余波段过滤精度和关键波段捕捉能力。本发明能高效提取兼具低冗余性、高鉴别能力及全局代表性的特征子集，为光谱特征优选提供了有力的技术支持。