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   将选定结果: 

 基于核PCA和关系透视图的高光谱遥感特征识别

苏红军 盛业华

[摘要]针对高光谱数据高维特征,从数据降维的角度出发,提出了一种基于核PCA和关系透视图(RPM)的高光谱遥感光谱特征识别的新算法(KPmapper).KPCA作为对PCA算法在非线性特征空间的推广,对于处理高维高光谱数据具有独特的优。。。

 PDF全文Chinese Optics Letters | 2010, 8(08):811

 基于新的相似度量的高光谱数据降维方法研究

罗琴 田铮 赵志祥

[摘要]现有流形学习算法用欧氏距离度量高维数据点之间的相似性。然而,在高维空间中,数据点集中任意两点之间距离的最大值与最小值之间的比值随着数据维数的增大而趋于1,这意味着Minkowski度量不再稳定[7]。这将大大降低流...

 PDF全文Chinese Optics Letters | 2008, 6(08):558

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