本发明公开了一种高光谱图像分类中多中心拟合方法，包括：随机选择已知类别的标签的样本，构建训练样本集合X和标签矩阵y；初始化控制参数：设置每类样本的最大分裂数K，偏差分裂阈值σt，以及分裂后类内最小样本数Nmin；计算各类拟合中心ci和各类平均偏差分裂决策；分裂有效性评估，比较分裂的子类内样本数与分裂后类内最小样本数Nmin的大小，如果两个子类内样本数都大于分裂后类内最小样本数Nmin，则分裂有效，直到类别收敛；如果子类内样本数有一个小于分裂后类内最小样本数Nmin，则说明此类别已收敛，分裂结束。本发明针对高光谱分类中混合像元问题，能在多维特征空间中更准确的划分决策区域。