一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法

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一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法

张睿, 马建文

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张睿, 马建文. 一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 834-837.

引用本文:

张睿, 马建文. 一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 834-837.

ZHANG Rui, MA Jianwen. A Feature Selection Algorithm for Hyperspectual Data with SVM-RFE[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 834-837.

Citation:

ZHANG Rui, MA Jianwen. A Feature Selection Algorithm for Hyperspectual Data with SVM-RFE[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 834-837.

一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法

张睿^1,2,
马建文³

¹中国科学院遥感应用研究所,北京市大屯路甲11号100101;²中国科学院研究生院,北京市玉泉路甲19号,100049;³中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京市中关村北一条9号100190

基金项目: 中国科学院知识创新工程重大资助项目(KZCX2-YW-313-3)；国家863计划资助项目(2007AA12Z157)；国家973计划资助项目(2007CB714406)

作者简介:
张睿,博士生,主要从事遥感数据智能处理研究。

中图分类号: P237.4

A Feature Selection Algorithm for Hyperspectual Data with SVM-RFE

ZHANG Rui^1,2,
MA Jianwen³

¹ Institute of Remote Sensing Applications,CAS,11A Datun Road,Beijing 100101,China;² Graduate University of CAS,19A Yuquan Road,Beijing 100049,China;³ Center for Earth Observation and Digital Earth,CAS,9 Beiyitiao,Zhongguancun,Beijing 100190,China

Funds: 中国科学院知识创新工程重大资助项目(KZCX2-YW-313-3)；国家863计划资助项目(2007AA12Z157)；国家973计划资助项目(2007CB714406)

摘要: 提出了一种基于一对一(one-verse-one,OVO)多类策略的支持向量机递归特征约减算法(supportvector machine recursive feature elimination,SVM-RFE)用于高光谱数据的特征选择。对比分析了该算法所选择波段与基于一对多(one-verse-all,OVA)策略的SVM-RFE算法、MSVM-RFE算法以及OneRI、nfoGain、ReliefF等3种基于特征排序的方法所选择波段在高光谱数据分类中的精度表现。结果显示,OVO SVM-RFE算法是一种可靠有效的高光谱数据特征选择算法,并且所选择波段在分类精度方面优于5种对比算法。
- SVM-RFE /
- 特征选择 /
- 高光谱
Abstract: Many conventional classification algorithms have difficulties to be applied to hyperspectral data directly due to huge band number and high correlation among bands.Hence,how to reduce the band number and preserve the information of original data as much as possible simultaneously is an on-going issue.An algorithm of feature selection for hyperspectral data based on one-verse-one support vector machines recursive feature eliminate(OVO SVM-RFE) is proposed.The AVIRIS hyperspectral data was utilized to summarize the principle and characteristic in feature selection.The algorithm was compared to the one-verse-all SVM-RFE(OVA SVM-RFE),MSVM-RFE,OneR,InfoGain and ReliefF approach for feature selection in classification accuracy using support vector machines classifier.Experimental results indicate that the OVO SVM-RFE is a reliable and effective approach of feature selection for hyperspectral data and is superior to other five algorithms in accuracy of classification for selected bands.
- SVM-RFE /
- feature selection /
- hypersectral data

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一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法

张睿^1,2,
马建文³

¹中国科学院遥感应用研究所,北京市大屯路甲11号100101;²中国科学院研究生院,北京市玉泉路甲19号,100049;³中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京市中关村北一条9号100190

基金项目: 中国科学院知识创新工程重大资助项目(KZCX2-YW-313-3)；国家863计划资助项目(2007AA12Z157)；国家973计划资助项目(2007CB714406)

作者简介:
张睿,博士生,主要从事遥感数据智能处理研究。

收稿日期: 2009-05-22
修回日期: 2009-05-22
刊出日期: 2009-07-05

中图分类号: P237.4

关键词:

摘要: 提出了一种基于一对一(one-verse-one,OVO)多类策略的支持向量机递归特征约减算法(supportvector machine recursive feature elimination,SVM-RFE)用于高光谱数据的特征选择。对比分析了该算法所选择波段与基于一对多(one-verse-all,OVA)策略的SVM-RFE算法、MSVM-RFE算法以及OneRI、nfoGain、ReliefF等3种基于特征排序的方法所选择波段在高光谱数据分类中的精度表现。结果显示,OVO SVM-RFE算法是一种可靠有效的高光谱数据特征选择算法,并且所选择波段在分类精度方面优于5种对比算法。

English Abstract

张睿, 马建文. 一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 834-837.

引用本文:

张睿, 马建文. 一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 834-837.

ZHANG Rui, MA Jianwen. A Feature Selection Algorithm for Hyperspectual Data with SVM-RFE[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 834-837.

Citation:

ZHANG Rui, MA Jianwen. A Feature Selection Algorithm for Hyperspectual Data with SVM-RFE[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 834-837.

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