一种改进的稀疏保持投影算法在高光谱数据降维中的应用

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稀疏保持投影由于在低维空间中很好的保持了原空间中样本的稀疏表示关系,在高光谱数据的维数约减中取得了很好的效果,但是其中并没有引入任何的判别信息,并且,稀疏保持投影在计算图矩阵时的时间复杂度较高。针对以上两个问题,本文提出了一种改进的稀疏保持投影方法,利用聚类获取不精确的类标信息,并利用该类标信息引导稀疏图的构造,在增加判别能力的同时降低时间复杂度。该方法在两组常用的高光谱数据上进行了实验。实验结果表明改进策略可以一定程度上提高稀疏保持投影的性能,同时还可大大缩短算法的运行时间。
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