基于流形正则化非负矩阵分解的高光谱数据降维

采用基于流形正则化非负矩阵分解(MR-NMF)的高 光谱数据降维方法。新方 法通过构建样本的近邻图描述数据几何结构,然后将其作为正则项加入NMF的目标函 数中进行组合优化。在真实的高光谱数据集HYDICE上进行的实验结果表明,新方法能 够提高高光谱图像分类的精度。     

基于无监督特征选择的高光谱图像分类方法

在高光谱图像分类中,丰富的数据提升了其地物 识别能力。然而,由于样本特 征数大且有标记训练样本点少,导致“维度灾难”问题。本文提出一种基于无监督特征选择 的高光谱图像分类方 法,该方法同时考虑数据的流形嵌入映射和稀疏表达,将特征选择问题转化为一个优 化问题,数据的流形嵌入和稀疏表达作为约束项加入目标函数。设计了三个目标函 数,第一个目标函数描述流形学习的局部性原则,第二个目标函数将原始样本点回归 到低维嵌入空间,第三个目标函数对回归系数进行正则化。针对目标函数非凸的问 题,用迭代的方法来解这个约束优化问题,给出了解该优化问题的算法。优选特征用 于参与后续的分类识别任务。在真实的高光谱数据集上的实验表明,新方法能够提高 分类的精度。     

基于近邻图正则化的高光谱图像特征选择方法

高光谱图像分类是近年来的研究热点。其数据的 高维性引发了“维度灾难”问 题。数据降维成为解决问题的关键。针对高光谱数据有标记训练样本点匮乏的特点, 提出用无监督的特征选择方法对高光谱数据进行降维。该方法能够同时保持原始高光 谱数据的判别能力和局部几何结构。为了保持判别能力,用所选特征对原始高光谱数 据进行重构,利用重构误差最小化将特征选择问题转化为优化问题。为了保持局部几 何结构,建立近邻图,并将其转化为正则项加入目标函数中。通过迭代梯度下降方法 解此优化问题,得出优选特征子集参与高光谱图像分类识别任务。在真实数据集上的 实验表明,新方法能够提高分类识别的精度。