《表3 Pavia centre数据集中每个类别的用户精度与制图精度》

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《面向高光谱图像的高斯-稀疏子空间聚类算法》

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更细节的，从表3可以看到每个类别的聚类精度分布情况，其中类别Water、Self-Blocking Bricks、Bitumen、Tiles、Shadows、Meadows应用我们算法的制图精度较其他5种算法的在相应类别的聚类精度相对要高，有的类别达到了100%。其中类别Water、Self-Blocking Bricks、Bitumen、Tiles、Shadows、Meadows根据我们提出的算法PGKC获得的制图精度与地面参考图是几乎相符合的。