基于样本类别确定度的半监督分类

在对遥感图像进行分类时,全监督算法往往需要足够的标记样本进行训练,然而标记的过程是耗时和昂贵的,相反收集大量的无标记样本是很容易的。为了在学习过程中能够有效利用未标记样本的信息,本文提出了基于样本类别确定度(CCS)的半监督分类算法。首先,利用多分类支持向量机(SVM)得到未标记样本属于各类别的确定度,有效地衡量了未标记样本类别可靠性;其次,对样本类别确定度进行预处理,提升利用未标记样本的安全性;最后,基于样本类别确定度设计了半监督线性判别分析(LDA)降维算法并对其进行核化,使得样本在降维后的子空间更具有可分性,并根据降维后的数据特点,采用最近邻分类器对新样本进行分类。利用真实的合成孔径雷达(SAR)图像进行测试,验证了在标记样本较少的情况下,本文算法在性能上优于全监督和其他半监督算法,并能够快速收敛。