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data = 包含以下字段的 struct: X: [7165×23×23 single] R: [7165×23×3 si...
使用createImagePatchesFromHypercube函数，将高光谱图像分割成大小为25×25像素、具有30个通道的Patches。
♥ 地质学基础-中国地质大学（武汉）-袁晏明 、汪校锋 、董玉森 、郭建秋 、张志庭：https://www.icourse163.org/learn/CUG-...
算法：GaussianRandomProjection是将原始输入空间投影到随机生成的矩阵的降维方法。
算法：RandomTreesEmbedding是使用高维稀疏进行无监督转换，数据点根据被分类到树的叶子节点进行编码导致了编码维度与森林中的树木同样多。
链接：https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/ManifoldLearning/Dimensio...
算法：交互式前景提取是首先用矩形框指定要提取的前景所在的大致范围，接着执行前景提取算法得到初步结果。然后，用户复制原图像作为掩模图像，用白色标注要提取的前景区域...
算法：单应性对象查找是获得最佳图像后，通过单应性执行查询图像和训练图像的透视变换来获得查询图像在训练图像中的位置。
算法：Shi-Tomasi角点检测是史建波（Jianbo Shi）和卡罗·托马西（Carlo Tomasi）在哈里斯角点检测基础上提出的改进角点检测的方法。
算法：Fast特征检测是根据像素周围16个像素的强度和阈值等参数来判断像素点是否为关键点。
算法：FLANN图像匹配是基于SIFT或者是SURF特征检测算法的一种图像匹配方法，具有旋转不变性、光照不变性和尺度不变性。FLANN库，全称是Fast Lib...
算法：LSTA是基于切空间和保留全局特征的非线性的数据降维方法。 链接：https://github.com/wepe/MachineLearning/tree...
算法：谱聚类是首先根据给定的样本数据集定义描述成对数据点相似度的亲合矩阵，然后计算矩阵的特征值和特征向量，最后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。
文献：周爱武, 潘勇, 崔丹丹, & 肖云. (2011). Agnes算法在k-means算法中的应用. 微型机与应用, 30(23), 3.
算法：密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)是依据样本...
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