面向分类的高光谱影像局部线性嵌入算法研究

摘要：

局部线性嵌入算法(LLE)能很好保存数据点的局部性质,因此有很好的数据可视化效果,但它不是一种很好的面向分类的特征提取方法.因为它存在样本外点学习能力差和忽略了样本类别信息的缺点.对此,本文提出一种分类型局部线性嵌入算法.所提方法通过计算重构误差来判定样本类别,并引进平移向量和缩放因子对距离修正,显著提高类别可分性.在对高光谱影像进行分类的试验中验证了该方法的有效性.

关键词：局部线性嵌入、分类型局部线性嵌入、重构误差、缩放因子

所属期刊栏目：37

分类号：TP751.1(遥感技术)

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：29-31