【摘 要】
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为提高高光谱遥感影像在训练样本不足时的分类精度,提出一种基于线性邻域传播的改进加权K近邻算法。采用线性邻域传播(LNP)算法获取无标签数据属于各类别的概率,将其作为类别
【机 构】
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中国地质大学（武汉）信息工程学院,中国地质大学武汉机械与电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61102104);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CUG120408,CUG110823,CUG120119)
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为提高高光谱遥感影像在训练样本不足时的分类精度,提出一种基于线性邻域传播的改进加权K近邻算法。采用线性邻域传播(LNP)算法获取无标签数据属于各类别的概率,将其作为类别信息,以增加训练样本数量,提高K近邻算法的分类效果,并降低错误分类带来的风险。实验结果表明,对于高光谱遥感影像,该算法具有较好的分类效果,优于传统的KNN算法、距离加权KNN算法以及LNP等半监督分类算法。
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