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一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法
被引量：
3
1
作者
吴昊
郁文贤
匡纲要
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期61-64,共4页
提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;...
提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。
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关键词
非监督分类
降维
混合概率主成分分析
期望最大化算法
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职称材料
题名
一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法
被引量：
3
1
作者
吴昊
郁文贤
匡纲要
机构
国防科技大学电子科学与工程学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期61-64,共4页
文摘
提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。
关键词
非监督分类
降维
混合概率主成分分析
期望最大化算法
Keywords
unsupervised classification
dimensionality reduction
mixture of Probabilistic Principal Component Analysis (PPCA)
EM (Expectation Maximization) algorithm
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法
吴昊
郁文贤
匡纲要
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
3
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