论文部分内容阅读
传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定。针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LLE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN)算法。提出的算法首先利用相关系数度量数据间的近邻,实现更准确的局部重构,提取鉴别特征;然后用CNN对低维嵌入特征进行分类。在KSC和Indian Pine高光谱遥感数据集上的地物分类实验结果表明:本文提出的CN-LLE+CNN算法比LLE、LLE+CNN和CN-L