【摘 要】
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遥感图像的分类是遥感图像分析处理的主要技术之一。基于图的半监督分类方法利用有标记信息的样本、没有标记信息的样本对数据分类,分类性能良好,且所构建的解函数能够转变为凸优化函数,获得全局最优解,因此获得了更多的关注和研究。基于图论创建的图结构,当数据规模过大时,计算复杂度太高；另外选择合适的近邻数目,构建的图完全可以扑捉到数据流形形态。近邻数过小时,不能获取更多有效信息；近邻数过大时,干扰信息太多,因
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遥感图像的分类是遥感图像分析处理的主要技术之一。基于图的半监督分类方法利用有标记信息的样本、没有标记信息的样本对数据分类,分类性能良好,且所构建的解函数能够转变为凸优化函数,获得全局最优解,因此获得了更多的关注和研究。基于图论创建的图结构,当数据规模过大时,计算复杂度太高；另外选择合适的近邻数目,构建的图完全可以扑捉到数据流形形态。近邻数过小时,不能获取更多有效信息；近邻数过大时,干扰信息太多,因此自适应选取样本近邻数有着重要的意义。针对上述问题,本文结合基于锚点建图的半监督分类算法进行研究,并提出
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