【摘 要】
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针对多光谱遥感影像，提出了一种基于聚类与参数寻优的p电压分类算法。该算法是一种半监督分类算法，利用少量标记样本和大量无标记样本构建分类模型，能有效克服传统监督分类中标记样本不足产生的问题。所提方法通过聚类从图像中选取已标记和未标记样本构建图，降低了图的规模，并对p电压分类算法中的阈值电压进行寻优。分析和实验表明，通过聚类和参数寻优使p电压分类算法可用于遥感图像的分类，且分类精度较传统的监督分类方法
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,西安710119
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针对多光谱遥感影像，提出了一种基于聚类与参数寻优的p电压分类算法。该算法是一种半监督分类算法，利用少量标记样本和大量无标记样本构建分类模型，能有效克服传统监督分类中标记样本不足产生的问题。所提方法通过聚类从图像中选取已标记和未标记样本构建图，降低了图的规模，并对p电压分类算法中的阈值电压进行寻优。分析和实验表明，通过聚类和参数寻优使p电压分类算法可用于遥感图像的分类，且分类精度较传统的监督分类方法有显著提高，并优于比较的半监督分类方法。
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