【摘 要】
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提出一种聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类方法。利用构建的协同分类框架能够将KSFCM聚类算法与半监督SVM分类器相结合,同时利用聚类和分类优势,提高分类器的分
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家973计划重点项目(2010CB731801);国家自然科学基金(61172174);国家科技支撑计划(2013BAH42F03);重大科技专项(2012YQ16018505);教育部新世纪优秀人才基金(NCET-12-0426);深圳市科技研发资金(JCYJ20120618162928009);省部产学研结合项目(2012B090500016)
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提出一种聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类方法。利用构建的协同分类框架能够将KSFCM聚类算法与半监督SVM分类器相结合,同时利用聚类和分类优势,提高分类器的分类准确率。其中,通过聚类损耗函数、分类一致函数、分类差异性、样本差异性4个指数用以构建协同分类框架,以充分利用少量类标签样本信息,避免高光谱类标签样本获取困难问题,在一定程度上解决SVM支持向量随着训练样本增加而线性增加的问题,从而寻求最佳分类结果。试验结果表明,本文所提方法得到的分类精度优于直接利用SVM进行半监督分类。
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