黄飞
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国矿业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金教育部“新世纪优秀人才支持计划”霍英东基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于非负稀疏嵌入投影的高光谱数据降维方法被引量：2
- 2012年
- 针对因数据冗余及Hughes现象带来的高光谱数据分类精度降低问题,提出一种基于样本依赖排斥图的非负稀疏嵌入投影降维(NSEPSRG)算法.首先,利用非负稀疏表示方法,得到样本的非负稀疏重构权重矩阵.然后,利用样本的先验类别信息,构建样本依赖排斥图,有助于避免误分类和提高分类精度.最后,为保持每个样本间的稀疏结构关系和各样本的内在流形结构不变,根据非负稀疏重构权重矩阵和样本依赖排斥图的邻接矩阵,将样本嵌入投影到低维子空间,有助于从高维高光谱数据中提取信息量大的光谱波段,从而使得到的分类图像更清晰、平滑.AVIRIS高光谱数据上的实验结果表明,运用支持向量机对经过NSEPSRG降维处理后的高光谱数据进行分类,分类整体精度和Kappa系数分别达到了87.87%和0.856 6.
- 高阳王雪松程玉虎黄飞
- 关键词：高光谱数据降维
