# Quadratic Clustering-Based Simplex Volume Maximization for Hyperspectral Endmember Extraction
## 3 Results and Discussion
### Results on Noisy Datasets
\begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c} \hline \hline  & \multicolumn{6}{c}{**Samson**} \\ \hline
**SNR** & **15 dB** & **20 dB** & **25 dB** & **30 dB** & **35 dB** & **40 dB** \\ \hline VCA & 0.3737 & 0.2469 & 0.1587 & 0.1083 & 0.0815 & 0.0756 \\ SGA & 0.4467 & 0.4264 & 0.4154 & 0.4112 & 0.3865 & 0.4100 \\ AVMAX & 0.3951 & 0.2467 & 0.1582 & 0.1105 & 0.0862 & 0.0743 \\ MVSA & 0.1707 & 0.1676 & 0.1685 & 0.1676 & 0.1674 & 0.1674 \\ AMEE & 1.0667 & 0.8954 & 0.5394 & 0.4595 & 0.1589 & 0.1493 \\ ECSO & 0.3486 & 0.2396 & 0.1505 & 0.1155 & 0.0792 & 0.0727 \\ KMEE & 0.3586 & 0.2491 & 0.2204 & 0.1952 & 0.1861 & 0.1836 \\ ESPM & 0.2499 & 0.2305 & 0.2284 & 0.0806 & 0.0701 & 0.0678 \\ SENMAV & 0.3896 & 0.2561 & 0.1511 & 0.1240 & 0.0873 & 0.0703 \\ SPEW & 0.3623 & 0.2478 & 0.1688 & 0.1022 & 0.0896 & 0.0748 \\ CSVM & **0.0556** & **0.0352** & **0.0337** & **0.0332** & **0.0306** & **0.0265** \\ \hline  & \multicolumn{6}{c}{**Jasper Ridge**} \\ \hline
**SNR** & **15 dB** & **20 dB** & **25 dB** & **30 dB** & **35 dB** & **40 dB** \\ \hline VCA & 0.3589 & 0.2831 & 0.2408 & 0.1897 & 0.1718 & 0.1561 \\ SGA & 0.3996 & 0.3189 & 0.3281 & 0.3113 & 0.3139 & 0.3233 \\ AVMAX & 0.3735 & 0.2466 & 0.1906 & 0.1694 & 0.1654 & 0.1626 \\ MVSA & 0.2977 & 0.2874 & 0.2778 & 0.2783 & 0.2836 & 0.2822 \\ AMEE & 1.2560 & 1.0092 & 0.5855 & 0.4614 & 0.3082 & 0.2004 \\ ECSO & 0.3475 & 0.2806 & 0.2734 & 0.2061 & 0.1884 & 0.2087 \\ KMEE & 0.3286 & 0.2541 & 0.2272 & 0.1677 & 0.1414 & 0.1378 \\ FSPM & 0.3003 & 0.2759 & 0.2491 & 0.2342 & 0.2288 & 0.2152 \\ SENMAV & 0.6655 & 0.2275 & 0.1702 & 0.1463 & 0.1277 & 0.1404 \\ SPEW & 0.6581 & 0.2821 & 0.2204 & 0.1606 & 0.1552 & 0.1488 \\ CSVM & **0.0762** & **0.0660** & **0.0673** & **0.0649** & **0.0609** & **0.0677** \\ \hline  & \multicolumn{6}{c}{**Cuprite**} \\ \hline
**SNR** & **15 dB** & **20 dB** & **25 dB** & **30 dB** & **35 dB** & **40 dB** \\ \hline VCA & 0.1920 & 0.1451 & 0.1193 & 0.1149 & 0.1016 & 0.1038 \\ SGA & 0.1924 & 0.1236 & 0.1196 & 0.1125 & 0.1166 & 0.1066 \\ AVMAX & 0.2084 & 0.1424 & 0.1186 & 0.1186 & 0.0996 & 0.0970 \\ MVSA & 0.3569 & 0.3750 & 0.4301 & 0.4020 & 0.3882 & 0.3670 \\ AMEE & 0.3406 & 0.2309 & 0.1662 & 0.1304 & 0.1198 & 0.1213 \\ ECSO & 0.2000 & 0.1810 & 0.1300 & 0.1202 & 0.1245 & 0.1014 \\ KMEE & 0.1918 & 0.1409 & 0.1222 & 0.1093 & 0.1065 & 0.1027 \\ FSPM & **0.1176** & 0.1130 & 0.1096 & 0.1065 & 0.1022 & **0.0953** \\ SENMAV & 0.2209 & 0.1473 & 0.1230 & 0.1079 & 0.1057 & 0.0993 \\ SPEW & 0.2191 & 0.1537 & 0.1091 & 0.1035 & 0.1011 & 0.0982 \\ CSVM & 0.1455 & **0.1121** & **0.1032** & **0.1033** & **0.0942** & 0.0955 \\ \hline \hline \end{tabular}  
* The best value in each column is bold.  
\end{table} 
Table 3: The average SAD of all test algorithms on noisy Samson, Jasper Ridge and Cuprite datasets. performance on Cuprite, as the average SADs on Cuprite rise slowly with the decrease in SNR. This could be resulted from its low spectral contrast of endmembers. Overall, AMEE exhibits weak noise robustness. It has larger averages than other algorithms when SNR is at a low level. CSVM obtains best extraction accuracy for all endmembers of datasets and achieves the best anti-noise performance.