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基于上下文感知的无监督判别式极限学习机的高光谱图像聚类新方法
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上传时间: 2021-03-02
详细说明：有监督的极限学习机（ELM）到无监督的学习机的扩展，包括判别和流形正则化，在高光谱图像（HSI）聚类中越来越受到关注。 这是由于以下事实：HSI聚类问题需要频谱空间特征提取机制，该机制必须充分利用局部频谱空间上下文和全局判别信息来减少错误分类，同时提高聚类程序的鲁棒性。 在本文中，我们提出了一种用于HSI聚类的新颖的上下文感知无监督的判别式ELM方法。 该方法的主要新颖之处在于两个方面：1）通过使用上下文感知的传播过滤程序，将局部频谱空间上下文整合和重塑机制结合到隐藏层特征表示中。 2）将局部流形和全局判别正则化都集成到无监督的ELM框架中，以学习有效的数据表示形式。 该方法最重要的优点是它通过传播过滤程序有效地利用了HSI的空间上下文信息。 此外，学习到的数据表示可以通过判别正则化利用局部流形和全局信息来捕获内部结构。 实验结果表明，所提出的算法具有竞争优势，并且优于其他基于ELM的现有技术方法和其他无监督方法。
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