半监督近邻重构分析的半监督数据特征提取方法、装置、系统和存储介质

摘要

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及半监督近邻重构分析的半监督数据特征提取方法、装置、系统和存储介质，该方法包括：首先从高光谱图像中取样本点构成集合，并且标记类别信息，然后学习度量矩阵NCA，求解凸规划问题求解矩阵M，计算任意两点之间的A‑范数距离，选取每个样本点xi最接近的k个样本点组成局部邻域，接下来在高维空间中进行数据的重构，并且结合协方差矩阵将其投影到低维空间，最后减少冗余信息，提取出更有效的鉴别特征，该方法可以应用于计算机端软件，配以相应的硬件设备，本发明充分利用数据点的类别标记，发现隐藏的样本点之间的关联性，在低维空间中保持重构关系不变，消除相关数据点，使特征点更具代表性。