【摘 要】
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传统基于聚类的波段选择方法多属于硬聚类，在对波段进行划分时不够精确。针对该问题，本文提出一种基于模糊C均值聚类（FCM）的无监督波段选择方法，通过引入萤火虫算法（FA）得到FCM-FA算法，利用FA的全局搜索特性，修正FCM在特定情况下获得局部最优解的问题。在两个公开高光谱数据集上进行的分类实验表明：1)在136组实验中提出的FCM-FA方法在55.9%的情况下能够达到使用全波段分类的精度；2)在
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会国际（地区）合作与交流项目（62161160336）；
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传统基于聚类的波段选择方法多属于硬聚类，在对波段进行划分时不够精确。针对该问题，本文提出一种基于模糊C均值聚类（FCM）的无监督波段选择方法，通过引入萤火虫算法（FA）得到FCM-FA算法，利用FA的全局搜索特性，修正FCM在特定情况下获得局部最优解的问题。在两个公开高光谱数据集上进行的分类实验表明：1)在136组实验中提出的FCM-FA方法在55.9%的情况下能够达到使用全波段分类的精度；2)在77.9%情况下能够达到波段选择算法中最优分类精度；3)FA的引入有效的提升了FCM的效果，分类精度OA最大提高了3.12%、Kappa最大提高了4.26%。经验证，FCM-FA方法能够在大幅减少数据量的同时，保留原数据的主要信息，可进一步推广和研究。
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