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為了有效改善高光譜圖像數(shù)據(jù)分類的精確度，減少對(duì)大數(shù)目數(shù)據(jù)集的依賴，在原型空間特征提取方法的基礎(chǔ)上，提出一種基于加權(quán)模糊C均值算法改進(jìn)型原型空間特征提取方案。該方案通過加權(quán)模糊C均值算法對(duì)每個(gè)特征施加不同的權(quán)重，從而保證提取后的特征含有較高的有效信息量，從而達(dá)到減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)集而不降低分類所需信息量的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與業(yè)內(nèi)公認(rèn)的原型空間提取算法相比，該方案在相對(duì)較小的數(shù)據(jù)集下，其性能仍具有較為理想的穩(wěn)定性，且具有相對(duì)較高的分類精度。
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