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为挖掘高光谱遥感数据内在的非线性结构特性，采用全局化流形学习算法等距特征映射（ISOMAP）对高光谱遥感数据进行非线性降维，并取得了优于常用的最小噪声分离（MNF）变换方法的结果，具有更好的数据压缩性能。将光谱角相似性度量方法用于ISOMAP 算法，取得良好的降维效果。通过把ISOMAP 降维算法和k-最邻近分类器相结合对降维后子空间特征进行分类，实验表明：ISOMAP 利用较少的特征维数获得比M...
