| 一种基于线性邻域传播的加权K近邻算法 |
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| 引用本文： | 王小攀,马丽,刘福江.一种基于线性邻域传播的加权K近邻算法[J].计算机工程,2013,39(7). |
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| 作者姓名： | 王小攀 马丽 刘福江 |
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| 作者单位： | 1. 中国地质大学(武汉)信息工程学院,武汉,430074
2. 中国地质大学(武汉)机械与电子信息工程学院,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，中央高校基本科研业务费专项基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为提高高光谱遥感影像在训练样本不足时的分类精度,提出一种基于线性邻域传播的改进加权K近邻算法.采用线性邻域传播(LNP)算法获取无标签数据属于各类别的概率,将其作为类别信息,以增加训练样本数量,提高K近邻算法的分类效果,并降低错误分类带来的风险.实验结果表明,对于高光谱遥感影像,该算法具有较好的分类效果,优于传统的KNN算法、距离加权KNN算法以及LNP等半监督分类算法.
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| 关 键 词： | 半监督学习 高光谱遥感 分类 线性邻域传播 加权K近邻 流形学习 |
A Weighted K-nearest Neighbor Algorithm Based on Linear Neighborhood Propagation |
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| WANG Xiao-pan
,
MA Li
,
LIU Fu-jiang.A Weighted K-nearest Neighbor Algorithm Based on Linear Neighborhood Propagation[J].Computer Engineering,2013,39(7). |
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| Authors: | WANG Xiao-pan MA Li LIU Fu-jiang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | semi-supervised learning hyperspectral remote sensing classification Linear Neighborhood Propagation(LNP) Weighted K-nearest Neighbor(WKNN) manifold learning |
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