一种基于图分解与子空间聚类一致学习的波段选择方法

本发明具体涉及一种基于图分解与子空间聚类一致学习的波段选择方法，包括：获取高光谱图像数据；构建基于图分解与子空间聚类一致学习的波段选择目标函数；在波段选择目标函数中引入辅助变量得到等价目标函数；基于等价目标函数构建拉格朗日函数，所述拉格朗日函数为包含字典矩阵、辅助变量和子空间系数矩阵的函数，利用增广拉格朗日方法对等价目标函数进行求解得到最优的子空间系数矩阵；基于最优子空间系数矩阵构建波段相似度图，在相似度图上执行谱聚类获得波段聚簇标签，从每个聚簇中选出距离聚簇中心最近的波段，将所有波段组合得到最优波段集合。本发明方法提升了波段选择算法的性能和泛化能力。