【摘 要】
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A novel joint kernel principal component analysis(PCA) and relational perspective map(RPM) method called KPmapper is proposed for hyperspectral dimensionality reduction and spectral feature recognitio
【出 处】
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Chinese Optics Letters
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A novel joint kernel principal component analysis(PCA) and relational perspective map(RPM) method called KPmapper is proposed for hyperspectral dimensionality reduction and spectral feature recognition. Kernel PCA is used to analyze hyperspectral data
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