一种模型选择优化准则及其在高光谱图像非监督分类中的应用

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luo665

【摘要】

：

选择合适的类别数是非监督分类中的一个关键问题 .针对采用高斯混合建模的高光谱图像非监督分类问题 ,该文提出了一种基于主成分分析 (PCA)的最小描述长度 (MDL)型模型选择准则 (文中简称为PMDL)来确定分类类别数 ,即根据PCA变换后保留的各主成分表达的数据方差不同而应具有不同的编码长度这一事实 ,在计算描述长度时对各维进行加权 .分类过程中 ,论文采用期望最大化 (ExpectationM

【作者】

：

吴昊郁文贤匡纲要李智勇

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2003年S1期

【关键词】

：

非监督分类高斯混合模型期望最大化算法主成分分析最小描述长度准则 unsupervised classification gaussian mixture

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