【摘 要】
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提出了一种半监督稀疏多流形嵌入方法,并应用于高光谱影像分类.该方法充分利用少量标记和大量无标记样本,采用稀疏表示方法得到样本的稀疏系数,并选取来自同一流形的点作为近
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
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提出了一种半监督稀疏多流形嵌入方法,并应用于高光谱影像分类.该方法充分利用少量标记和大量无标记样本,采用稀疏表示方法得到样本的稀疏系数,并选取来自同一流形的点作为近邻点,然后构建相似图来表征多流形结构,得到样本在每个流形上低维鉴别特征,增加来自同一流形的数据点聚集性,进而提升分类性能.本文方法在PaviaU和Salinas两个高光谱数据集上的总体分类准确度分别达到84.91%和89.74%,相较于其他方法明显提高了地物分类性能.
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