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高光谱遥感技术的快速发展,为地物的精确分类带来契机。对于高光谱数据而言,无监督分类方法不能获得很好的分类效果,而监督分类方法由于在获取标记样本时耗费人力物力,使得分类器泛化能力不强。因此,能够同时利用少量标记样本以及大量未标记样本的半监督方法成为研究的热点,其中基于图的半监督方法由于能通过图有效的反映数据之间的信息,逼近数据之间的流形结构而受到广泛关注。然而,高光谱的高特征维度和数据规模,使得传统基于图的算法承受巨大的计算和存储压力。本文为了解决该问题,提出了几种以锚点图正则为核心的面向大规模高光谱