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基于信息熵和OIF算法的数据降维 被引量:1
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作者 吴逍航 付小宁 秦帅 《计算机科学与应用》 2019年第7期1365-1376,共12页
自动子空间划分(ASP)和最佳指数法(OIF)广泛应用于高光谱数据降维。在ASP和OIF算法的基础上引入信息熵和巴氏系数,提出BSEF算法。该方法首先通过ASP对高光谱波段进行波段划分;以信息熵衡量波段信息量,以巴氏系数衡量波段之间的相关性,... 自动子空间划分(ASP)和最佳指数法(OIF)广泛应用于高光谱数据降维。在ASP和OIF算法的基础上引入信息熵和巴氏系数,提出BSEF算法。该方法首先通过ASP对高光谱波段进行波段划分;以信息熵衡量波段信息量,以巴氏系数衡量波段之间的相关性,选出信息量大且相关性小的波段;在BSEF算法基础上,提出BERF数据降维算法运用于有监督目标检测。实验证明:BSEF可降低算法运行时间至原来的四分之一,BERF可降低算法运行时间至原来的三分之一,两种降维方法均可以保证算法的检测效率。 展开更多
关键词 信息熵 巴氏系数 OIF算法 数据降维
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