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采用基于流形正则化非负矩阵分解(MR-NMF)的高光谱数据降维方法。新方法通过构建样本的近邻图描述数据几何结构,然后将其作为正则项加入NMF的目标函数中进行组合优化。在真实的高光谱数据集HYDICE上进行的实验结果表明,新方法能够提高高光谱图像分类的精度。
基于流形正则化非负矩阵分解的高光谱数据降维
【摘 要】
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采用基于流形正则化非负矩阵分解(MR-NMF)的高光谱数据降维方法。新方法通过构建样本的近邻图描述数据几何结构,然后将其作为正则项加入NMF的目标函数中进行组合优化。在真实
【机 构】
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浙江科技学院信息学院; 浙江理工大学信息学院; 浙江大学计算机学院;
【出 处】
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光电子·激光
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379074,61505176);浙江省自然科学基金(LQ13F020015)资助项目
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