【摘 要】
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波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义,在很多方面具有一定应用。近邻传播(AP)算法根据数据点之间的相关性进行聚类,将所有数据点视为潜在的聚类中心。提出了一种基于AP聚类的波段选择方法,利用光谱信息散度和光谱相关角(SID-SCA)与光谱信息散度和光谱梯度角(SID-SGA)改进AP算法中相似度的计算。将降维结果输入支持向量机(SVM)分类器进行分类,计算分类准确性,并通过数据集Indi
【机 构】
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航天工程大学航天信息学院,北京101416
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波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义,在很多方面具有一定应用。近邻传播(AP)算法根据数据点之间的相关性进行聚类,将所有数据点视为潜在的聚类中心。提出了一种基于AP聚类的波段选择方法,利用光谱信息散度和光谱相关角(SID-SCA)与光谱信息散度和光谱梯度角(SID-SGA)改进AP算法中相似度的计算。将降维结果输入支持向量机(SVM)分类器进行分类,计算分类准确性,并通过数据集Indiana Pines进行验证。实验结果表明:所提方法能够更好地提取波段的信息,得到更高的分类精度。
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