【摘 要】
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非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分 类时,分类精度并不理想.本文提出-种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要
【基金项目】
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国家自然科学基金(41401437);江西省学位与研究生教育教学改革研究项目(JXYJG-2016-113)
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非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分 类时,分类精度并不理想.本文提出-种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要通过对传 统的K-means聚类算法进行两方面改进-方面是相似性度量函数;另-方面是聚类中心的选取.然后,通 过实验数据用支持向量机法（ SVM）对所提算法及现有的三种非监督波段选择方法进行分类.最后,用总体 精度（ OA）和 Kappa系数评价分类结果.表明本文所提方法在分类精度方面优于其他现有方法.
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