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基于主成分分析和线性判别分析的高光谱数据相关矢量机分类
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文件大小: 333kb
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上传时间: 2021-03-07
详细说明：相关性向量机（RVM）是一种机器学习技术，它使用贝叶斯推理来获取回归和概率的简约解。 与支持向量机（SVM）相比，RVM的贝叶斯公式避免了SVM的自由参数集。 然而，当应用于高光谱数据时，RVM的分类精度不高。 提出了一种基于RVM的分类方法。 该方法结合了主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）以减少高光谱数据的维数。 首先，将PCA用于一维降维，并获得非奇异的类内散布矩阵。 其次，将LDA应用于第二维降维，大大减少了计算量。 最后，将相关向量机模型应用于遥感图像分类。 本文使用了1992年印度松的高光谱数据。 实验结果表明，该方法不仅提高了RVM和PCA-RVM的整体精度，而且扩大了类间距离与类内距离的比值。
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