【摘 要】
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为了有效改善高光谱图像数据分类的精确度，减少对大数目数据集的依赖，在原型空间特征提取方法的基础上，提出一种基于加权模糊C均值算法改进型原型空间特征提取方案。该方案通过
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳航空航天大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（71301108）,辽宁省科学十二五规划课题（JG13DB093）
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为了有效改善高光谱图像数据分类的精确度，减少对大数目数据集的依赖，在原型空间特征提取方法的基础上，提出一种基于加权模糊C均值算法改进型原型空间特征提取方案。该方案通过加权模糊C均值算法对每个特征施加不同的权重，从而保证提取后的特征含有较高的有效信息量，从而达到减少训练数据集而不降低分类所需信息量的效果。实验结果表明，与业内公认的原型空间提取算法相比，该方案在相对较小的数据集下，其性能仍具有较为理想的稳定性，且具有相对较高的分类精度。
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