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一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法

张睿 马建文

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.
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

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)
详细信息
    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

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)
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-05-22
  • 修回日期:  2009-05-22
  • 刊出日期:  2009-07-05

一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法

    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

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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