论文摘要
高光谱图像分类一直是高光谱图像处理领域的一个重点,然而由于高光谱图像具有维数众多、标记样本困难、高度非线性以及存在混合像元等特点,使得高光谱分类存在很大挑战。谱聚类算法是一种基于图的聚类算法,能够对任意形状的数据进行最优划分。它的分类思想为:找到数据集中类内相似度最大、类间相似度最小的划分。由于谱聚类算法在很大程度上避免了样本空间分布假设的局限性;它只需要计算样本数据之间的相似度矩阵,擅长处理稀疏数据的聚类问题;加上谱聚类本身涉及降维处理等特点,使得谱聚类算法对处理高维、稀疏的高光谱图像数据很有优势。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 魏一苇,牛超,王艺婷,王红霞
关键词: 高光谱图像,谱聚类,图像分类,机器学习
来源: 第十五届国家安全地球物理专题研讨会 2019-08-13
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 火箭军工程大学
分类号: P237
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.026349
页码: 160-166
总页数: 7
文件大小: 397k
下载量: 79
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