基于谱聚类算法的高光谱图像分类研究

摘要

高光谱图像分类一直是高光谱图像处理领域的一个重点,然而由于高光谱图像具有维数众多、标记样本困难、高度非线性以及存在混合像元等特点,使得高光谱分类存在很大挑战.谱聚类算法是一种基于图的聚类算法,能够对任意形状的数据进行最优划分.它的分类思想为:找到数据集中类内相似度最大、类间相似度最小的划分.由于谱聚类算法在很大程度上避免了样本空间分布假设的局限性;它只需要计算样本数据之间的相似度矩阵,擅长处理稀疏数据的聚类问题;加上谱聚类本身涉及降维处理等特点,使得谱聚类算法对处理高维、稀疏的高光谱图像数据很有优势.