relief算法，对高光谱数据波段排序

我用算法对高光谱波段排序完，得到的权重图（只有前191个波段，后面是纹理特征和植被指数的）。我现在如何判断它是不是对的？我想完成选择适合波段合成，形成新图像对他进行分类，我应该选什么波段呢，选几个？

判断权重图是否正确的方法可以有多种

1. 可视化权重图：将权重图可视化成彩色图像，观察权重高的波段在图像中的分布情况，是否与预期一致。

2. 比较不同排序结果：使用不同的排序算法或参数，得到不同的权重图，比较它们在分类任务上的表现，选择表现最好的权重图。

3. 与领域专家讨论：将权重图与领域专家进行讨论，听取他们的意见和建议，判断权重图是否合理。

对于选择合适的波段进行合成，可以考虑以下几点：

1. 考虑分类任务的需求：根据分类任务的需求，选择对分类有帮助的波段，例如对于植被分类任务，可以选择与植被相关的波段。

2. 考虑波段的相关性：选择具有较低相关性的波段，可以避免冗余信息的影响。

3. 考虑波段数量：选择适当数量的波段进行合成，可以避免过多的波段导致计算量过大或者过拟合的问题。

具体选择哪些波段需要根据具体情况进行分析和实验，可以尝试选择不同数量和组合的波段进行实验，比较它们在分类任务上的表现，选择表现最好的波段组合。

要判断权重图是否正确，您需要考虑以下几个方面：

1. 数据质量：权重图是否基于高质量的高光谱数据进行计算的？数据质量的好坏会影响算法的输出结果。

2. 物理意义：权重图是否合理？这个问题需要您对高光谱图像的物理知识有一定的了解。您可以检查每个波段的物理含义，看看算法输出的权重是否与这些物理含义相符合。

3. 应用场景：权重图是否适用于您的应用场景？不同的应用场景需要不同的波段组合。您需要先确定您的应用场景，然后再选择适合的波段。

对于选择合适的波段，这取决于您的应用场景和具体的算法。一般来说，您可以选择一些具有代表性的波段，涵盖不同的光谱范围和物理含义。如果您使用的是监督学习算法，您可以使用特征选择技术来确定最佳的波段组合。如果您使用的是无监督学习算法，您可以尝试不同的波段组合，并根据结果进行选择。最终的波段选择需要根据您的实验结果和领域知识进行调整。