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基于监督和模糊线性判别分析的高光谱图像半监督特征提取 |
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聚丙烯：81-87 |
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作者 |
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李成慧,新华和,郭伯臣,金秀陶,惠山楚,王敏珊, |
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摘要 |
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| 线性判别分析（LDA）是一种常用的特征提取方法，用于解决分类。此外，许多研究表明，空间信息可以极大地提高分类性能。因此，对于高光谱图像分类，不仅需要利用现有的光谱信息，还需要利用空间信息信息。最近，我们提出了一种基于模糊的LDA（FLDA），即无监督特征提取，并将其用于聚类问题。然而，由于优化问题是非线性的、非凸的，且优化次数多，很难应用于图像分割隶属度值（聚类数与图像像素数的乘积）太大提出了一种基于LDA和FLDA散射矩阵的特征提取方法。未知的样本及其隶属度值是应用分类器后由后验函数确定的，用于形成和FLDA的簇间散布矩阵。在两幅高光谱图像上的实验结果，华盛顿购物中心和印第安松林样地的分类结果表明，在小样本条件下，该方法比LDA方法具有更好的分类性能问题。 |
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