多流形LE算法在高光谱图像降维和分类上的应用

吴东洋; 马丽

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多流形LE算法在高光谱图像降维和分类上的应用

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摘要

传统的流形学习算法假设不同类的数据位于同一个流形结构上,然而由于不同类别数据的特征不同,其位于各自不同的流形结构上的假设更加合理,因此,多流形假设更适合数据分类问题。通过借鉴多流形谱聚类算法中的多流形思想,研究多流形LE算法及其在高光谱数据降维和分类上的应用,结合高光谱数据特点,通过添加空间信息和数据标记信息进一步改进多流形LE算法。实验结果表明,在多种高光谱数据中,多流形LE算法能取得比LE算法更高的分类精度,同时改进的多流形LE算法也取得比LE和多流形LE算法更高的分类精度,这说明多流形假设更符合高光谱数据的特点,也说明了改进算法的有效性。

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来源
《自然资源遥感》 |2018年第2期|80-86|共7页
作者
吴东洋; 马丽;
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作者单位

中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类遥感技术的应用;
关键词
流形学习; 多流形假设; 高光谱数据; 分类;

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