Evaluation and comparison of dimensionality reduction methods and band selection
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
AbstractFor dimensionality reduction (DR) of a hyperspectral data cube or band selection, it is desirable to have one method that is suitable for all remote sensing applications. However, in reality this is not possible. A specific remote sensing application requires a specific DR or band selection method that best suits it. In this paper, the evaluation and comparison of three DR methods‐namely, principal component analysis (PCA), wavelet, and minimum noise fraction (MNF)‐and one band selection method were conducted. Based on the experiments, the following was observed. For endmember extraction, the PCA DR, wavelet DR, and band selection found all five endmembers. However, the MNF DR missed one endmember. For mineral detection, the MNF DR produced a map that is closest to the true map when compared with the other DR methods and band selection method. For classification, the PCA DR produced the highest classification rates whereas the other methods yielded less classification rates.Pour appliquer la réduction de la dimensionnalité (RD) à un cube de données hyperspectrales ou à la sélection de bandes, il est souhaitable d'avoir une méthode qui puisse s'appliquer à toutes les applications en télédétection. Dans les faits cependant, cela n'est pas possible. Une application spécifique en télédétection doit faire appel à une méthode spécifique de RD ou de sélection de bandes qui corresponde le mieux à ses besoins. Dans cet article, nous faisons l'évaluation et la comparaison de trois méthodes de RD, c'est-à-dire l'analyse en composantes principales (ACP), la RD basée sur les ondelettes et la fraction de bruit minimale MNF, ainsi que d'une méthode de sélection de bandes. Sur la base de cette expérience, on a pu observer les faits suivants. Pour l'extraction des composantes spectrales homogènes, la méthode de RD basée sur l'ACP, la méthode de RD basée sur les ondelettes et la méthode de sélection de bandes trouvent chacune cinq composantes spectrales homogènes. Toutefois, la méthode de RD basée sur la transformation MNF omet une composante spectrale homogène. Pour la détection des minéraux, la méthode de RD basée sur la transformation MNF produit une carte qui est plus proche de la vraie carte comparativement aux autres méthodes de RD et aux méthodes de sélection de bandes. Pour la classification, la méthode RD basée sur l'ACP produit les plus hauts taux de classification alors que les autres méthodes donnent des taux de classification inférieurs.[Traduit par la Rédaction]
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it