作者：任智伟; 吴玲达高光谱图像波段选择近邻传播聚类小波变换信噪比最小距离分类器
摘要：由于高光谱图像具有波段之间相关性高,信息冗余性强等特点,高光谱图像降维是高光谱图像预处理中的重要一步。波段选择在降维的同时能够保留原始数据的物理意义,在很多方面有着应用。近邻传播算法(Affinity Propagation Clustering,AP)是Fray等在2007年提出的一种聚类方法。它将全部数据点看作潜在聚类中心,根据数据点之间的相关性进行聚类。论文提出一种基于AP聚类的波段选择方法,将小波变换引入聚类算法中相似度和偏好值的计算。将降维结果输入最小距离分类器进行分类,计算分类准确性,并通过数据集Indiana Pines验证,对比实验结果验证了论文提出方法的有效性。
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