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基于流形正则化非负矩阵分解的高光谱数据降维

         

摘要

采用基于流形正则化非负矩阵分解(MR-NMF)的高光谱数据降维方法。新方法通过构建样本的近邻图描述数据几何结构,然后将其作为正则项加入NMF的目标函数中进行组合优化。在真实的高光谱数据集HYDICE上进行的实验结果表明,新方法能够提高高光谱图像分类的精度。

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