【摘 要】
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针对高光谱影像中无标记样本对分类精度的影响问题，运用一种改进的KFCM聚类算法先对未标记样本聚类；然后根据聚类结果进行未标记样本选取，挑选出的未标记样本位于聚类边界上可能
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41201440),四川省教育厅科研资助项目(15ZA0078).
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针对高光谱影像中无标记样本对分类精度的影响问题，运用一种改进的KFCM聚类算法先对未标记样本聚类；然后根据聚类结果进行未标记样本选取，挑选出的未标记样本位于聚类边界上可能属于支持向量；最后使用已有的标记样本和挑选的未标记样本对支持向量机（SVM）进行训练，直到其分类精度到达预期效果。实验结果表明，将聚类和半监督SVM分类相结合并进行未标记选取，比省略此过程直接使用SVM进行高光谱影像分类的精度高，且该方法稳定、可靠。
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