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监督波段和非监督波段选择研究进展国内外研究现状文献综述传统的非监督波段选择一般分为两个步骤，第一步设计举是肯定不切合实际的，假设有100个波段我们想要挑选10个波段，则所有穷举方式有C100高达10²种方式，这个计算量是非常巨大非监督波段选择又可以分为基于排序的波段选择方法和基于聚类的波段选估，常见的单波段指标有波段的信息熵(informationentropy)⁴],信噪比(Signaltonoiseratio,SNR)⁵,非高斯性(non-Gaussianity)[6等，Chang等(1999)根据信噪比指标提出了最大方差主成分分析(maximumvarianceprincipal息量加和来代表每个波段的信息量，并选择信息量大的波段。Chang等(2006)又根据非高斯性指标提出了基于波段的信息散度进行排序的波段选择方法[6,信况下，如何快速准确的找到聚类中心是波段欧氏距离δ,指标函数ES=p*δ,根据指标ES的大小即可判断每个点位于聚类中心的可能性，Jia等(2016)提出加强版基于密度峰值的快速聚类方法 优于非监督波段选择。如Huang等(2005)提出的基于特征权重的波段选择技对原始条带进行权重分配来进行波段选择14]。Yang等(2013)提出了一种基于covariance(MEAC)作为搜索准则函数15,采用贪婪算法，逐个选择使模型误参考文献[1]AgarwalA,El-GhazawiT,El-AskaryH,etal.Efficienthidimensionreductionforhyperspectralimagery[M].2007:1077-+.[2]FauvelM,ChanussotJ,BenediktssonJA.KernelPrincipalComponentAnfortheClassificationofEurasipJournalonAdvancesinSSensing,2014,52(11):7111-7119.

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