CAJ | 학술논문

高光谱数据具有波段丰富，信息量大，数据呈线性特征等特点，因此带来了大量的数据冗余，使得数据降维极其必要。而传统的数据降维方法优势集中在线性计算上，但处理速度缓慢，容易遗漏了部分局部信息，没有很好地挖掘数据的非线性特征。针对这一问题，本文提出了基于拉普拉斯的高光谱数据降维方法，相比较传统主成分分析降维方法，加快了数据处理速度，提高了影像的分类精度，实验证明该方法可以在降维的同时有效完整留取影像中的信息。
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