基于成对约束半监督降维的高光谱遥感影像特征提取

• 作者: 罗鼎 钱进
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱遥感 特征提取 半监督降维 分类
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 数据图像处理
• 页码范围: 681-688
• 分类号: P727|TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2014.4.0681

摘要

半监督降维(Semi-Supervised Dimensionality Reduction,SSDR)框架下,基于成对约束提出一种半监督降维算法SCSSDR.利用成对样本进行构图,在保持局部结构的同时顾及数据的全局结构.通过最优化目标函数,使得同类样本更加紧凑、异类样本更加离散.采用UCI数据集对算法进行定量分析,发现该方法优于PCA及传统流形学习算法,进一步的UCI数据集和高光谱数据集分类实验表明:该方法适合于进行分类目的特征提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗鼎		13	122	5.0	11.0
2	钱进		6	8	2.0	2.0