基于sslpp算法对高光谱遥感影像分类

局部保持投影算法为非监督维数约简算法,没有有效利用样本数据的类别信息,不能有效提取鉴别特征。针对此问题,提出一种半监督局部保持投影(sslpp)算法。该算法以少量有标记数据和无标记数据作为训练样本集构造出本征图gi,并有区别地对待标记样本与无标记样本,增大同类样本点之间的权重,更有利于鉴别特征提取。在avirisksc和botswana高光谱遥感影像数据集上的实验结果表明,sslpp算法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,使得总体分类精度得到较为明显的改善。