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图Laplacian半监督特征加权用于高光谱波段选择
被引量:
3
1
作者
黄睿
陈玲
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期626-630,共5页
提出一种利用图Laplacian实现半监督波段选择的方法.该方法首先将标记样本类别信息引入图Laplacian,接着通过广义特征值求解确定投影变换矩阵,最后采用载荷因子对变换矩阵进行系数分析,对波段重要性赋以权值并排序.实验比较了多种波段...
提出一种利用图Laplacian实现半监督波段选择的方法.该方法首先将标记样本类别信息引入图Laplacian,接着通过广义特征值求解确定投影变换矩阵,最后采用载荷因子对变换矩阵进行系数分析,对波段重要性赋以权值并排序.实验比较了多种波段选择算法,结果表明算法能更好地利用标记样本的类别信息和大量非标记样本中的局部结构信息,性能优于多种波段选择方法.
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关键词
半监督特征加权
图Laplacian
波段选择
高光谱数据分类
下载PDF
职称材料
题名
图Laplacian半监督特征加权用于高光谱波段选择
被引量:
3
1
作者
黄睿
陈玲
机构
上海大学通信与信息工程学院
出处
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期626-630,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61001162)资助
文摘
提出一种利用图Laplacian实现半监督波段选择的方法.该方法首先将标记样本类别信息引入图Laplacian,接着通过广义特征值求解确定投影变换矩阵,最后采用载荷因子对变换矩阵进行系数分析,对波段重要性赋以权值并排序.实验比较了多种波段选择算法,结果表明算法能更好地利用标记样本的类别信息和大量非标记样本中的局部结构信息,性能优于多种波段选择方法.
关键词
半监督特征加权
图Laplacian
波段选择
高光谱数据分类
Keywords
semi-supervised feature weighting
graph Laplacian
band selection
hyperspectral data classification
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图Laplacian半监督特征加权用于高光谱波段选择
黄睿
陈玲
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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