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Supervised Dimensionality Reduction Methods via Recursive Regression 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 卷号: 31, 期号: 9, 页码: 3269-3279
作者:  Liu, Yun;  Zhang, Rui;  Nie, Feiping;  Li, Xuelong;  Ding, Chris
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Dimensionality reduction  Linear discriminant analysis  Eigenvalues and eigenfunctions  Learning systems  Computer science  Optical imaging  Optics  Optimal scaling (OS)  orthogonal least squares regression (OLSR)  orthogonal linear discriminant analysis (OLDA)  recursive regression  supervised dimensionality reduction  
Modified eigenvector-based feature extraction for hyperspectral image classification using limited samples 期刊论文
SIGNAL IMAGE AND VIDEO PROCESSING, 2020, 卷号: 14, 期号: 4, 页码: 711-717
作者:  Wang, Wenning;  Mou, Xuanqin;  Liu, Xuebin
Adobe PDF(1213Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：161/1  |  提交时间：2019/12/11
Eigenvector spectra  Feature extraction  Limited training sample classification  Hyperspectral image  
Subspace Clustering Constrained Sparse NMF for Hyperspectral Unmixing 期刊论文
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 卷号: 58, 期号: 5, 页码: 3007-3019
作者:  Lu, Xiaoqiang;  Dong, Le;  Yuan, Yuan
Adobe PDF(2036Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：189/2  |  提交时间：2020/05/20
Hyperspectral unmixing  self-expression  spatial structure  subspace clustering