电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2015年
2期
169-170
,共2页
降维%主成分分析%局部费舍尔判别分析%半监督局部判别分析
降維%主成分分析%跼部費捨爾判彆分析%半鑑督跼部判彆分析
강유%주성분분석%국부비사이판별분석%반감독국부판별분석
Dimension reduction%Principal component analysis%Local Fisher Discriminant Analysis%Semi-supervised local dis-criminant analysis
由于高维特征空间通常会导致不适定问题,针对高光谱影像的统计模式识别是非常艰巨的任务。随着波段数目的增加,高光谱影像分析则面临Hughes现象等障碍,因此促进了降维方法的发展,它能够有效处理有限训练样本下的高维数据集情形。降维算法的目标是在保持原始数据主要本征信息的同时获取高维数据样本的低维表示。为了能够有效解决高光谱影像分析中的“维数灾难”问题,从而改进后续计算复杂度,我们引入一种半监督局部保持的降维算法。
由于高維特徵空間通常會導緻不適定問題,針對高光譜影像的統計模式識彆是非常艱巨的任務。隨著波段數目的增加,高光譜影像分析則麵臨Hughes現象等障礙,因此促進瞭降維方法的髮展,它能夠有效處理有限訓練樣本下的高維數據集情形。降維算法的目標是在保持原始數據主要本徵信息的同時穫取高維數據樣本的低維錶示。為瞭能夠有效解決高光譜影像分析中的“維數災難”問題,從而改進後續計算複雜度,我們引入一種半鑑督跼部保持的降維算法。
유우고유특정공간통상회도치불괄정문제,침대고광보영상적통계모식식별시비상간거적임무。수착파단수목적증가,고광보영상분석칙면림Hughes현상등장애,인차촉진료강유방법적발전,타능구유효처리유한훈련양본하적고유수거집정형。강유산법적목표시재보지원시수거주요본정신식적동시획취고유수거양본적저유표시。위료능구유효해결고광보영상분석중적“유수재난”문제,종이개진후속계산복잡도,아문인입일충반감독국부보지적강유산법。
Statistical pattern-classification of hyperspectral imagery (HSI) is a difficult endeavor, due to the high-dimensional fea?ture spaces often tend to result in ill-conditioned problem. Obstacles, such as the hughes phenomenon, arise as the data dimension?ality increases, thus fostering the development of dimension reduction methods, which are able to deal with high-dimensional data sets and limited training samples. The goal of dimension reduction is to obtain a low-dimensional representation of high-dimen?sional data samples while preserving most of the 'intrinsic information' contained in the original data. In order to effectively solve the problem of 'dimension disaster', thereby improving the computational complexity, we introduce a new semi-supervised local discriminant analysis algorithm.