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该文件包含监督分类基于最大似然法的MATLAB实现。

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简介：
该最大似然法是一种被广泛采用的监督分类技术，特别适用于遥感数据的分类任务。提供的压缩包包含可以直接在MATLAB环境中执行的程序代码，但并未随代码一同包含数据集。

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  • 基于监督的分类最大似然方法（MATLAB）.zip
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    本资源提供了一种基于监督学习的最大似然分类算法的MATLAB实现代码。用户可以利用该工具对各类数据集进行高效准确的分类处理，特别适用于遥感图像分析和模式识别领域。 最大似然法是一种常用的监督分类方法，适用于遥感数据的分类。压缩包中的代码可以直接在MATLAB上运行，并且不包含数据集。
     
  • 基于IDL的最大似然法监督分类及后处理
    优质
    本研究采用最大似然法进行IDL（交互式数据语言）环境下的遥感影像监督分类，并提出了一系列有效的后处理技术以提升分类精度和可靠性。 使用IDL（Interactive Data Language）代码实现最大似然法监督分类，并添加详细的中文注释。具体内容包括：最大似然法的监督分类过程、边缘平滑处理步骤、小图斑合并方法以及聚类处理流程。
     
  • 监督分类下的最大似然法在遥感影像中的应用
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    本研究探讨了最大似然法在监督分类中于遥感影像分析的应用，通过比较不同条件下的分类效果，验证其准确性和适用性。 使用8波段的遥感影像数据集进行分类分析。该数据集中包括建筑物、道路、植被以及水四种地物类型。从这四类中分别选取了若干训练样本，保存在building.xls、road.xls、vegetation.xls和water.xls四个文件里。unknow.xls文件包含了待分类像素在8个波段上的灰度值及其真实地物类别信息。 任务是利用最大似然法对unknow.xls中的像素进行分类，并使用该文件最后一列的类别信息来评估分类结果的精度，计算出总体精度、用户精度、制图精度以及Kappa系数。请将读取文件路径更改为个人工作环境下的相应路径以确保Matlab程序能够顺利运行。
     
  • 最大似然分类方法
    优质
    最大似然分类方法是一种统计学上的参数估计技术，用于确定模型参数以最大化观察数据出现的概率。这种方法在机器学习和数据分析中广泛应用于模式识别与预测建模。 最大似然分类算法在MATLAB中的实现方法，包含详细注释，并应用于遥感影像分析的特定算法。
     
  • 最大似然分类算法的原理与实现
    优质
    简介：本文探讨了最大似然分类算法的基本理论及其具体实现方法，分析其在模式识别和机器学习中的应用。 最大似然分类算法原理及其实现方法是监督分类中的经典技术之一。该段文字主要介绍了一些关于监督分类的经典方法，并重点讲解了最大似然分类算法的理论基础及其应用实现过程。
     
  • 基于MATLAB的遥感监督分类方法
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种高效的遥感图像监督分类算法，通过优化特征提取和模式识别过程，提高了分类精度与处理效率。 监督分类在遥感领域越来越受欢迎，而使用MATLAB进行这类任务可以实现快速且高效的结果。
     
  • EM算法详解及代码实现.zip_EM算法_HMM_无监督聚类_极大似然估计
    优质
    本资料深入解析EM（期望最大化）算法原理及其在HMM模型与无监督聚类中的应用，并提供基于极大似然估计的代码实例，适合机器学习进阶者研究。 EM算法是由Dempster、Laind和Rubin在1977年提出的一种用于求解参数极大似然估计的方法。该方法可以从非完整数据集中对参数进行MLE估计，是一种简单且实用的学习算法。它可以广泛应用于处理缺失数据、截尾数据以及含有噪声的不完全数据问题。具体来说，EM算法可以用来填充样本中的缺失值、确定隐藏变量的取值、估算HMM（隐马尔可夫模型）中的参数、估计有限混合分布的参数，并且能够进行无监督聚类等任务。
     
  • OPTICS_Clustering:基于MATLAB的OPTICS无监督聚类算法实现
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    简介：OPTICS_Clustering是一款在MATLAB环境下运行的工具箱，用于实施OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）无监督聚类算法。该工具能够有效地发现数据集中的密度可达簇，并且提供了一种可视化的方式去解释不同层次和类型的聚类结构，为用户提供了一个灵活、强大的数据分析平台。 ##OPTICS CLUSTERING## 此 MATLAB 函数根据 Ankerst、Mihael 等人的图 19 中介绍的算法计算一组集群。该论文名为“光学：排序点来识别聚类结构。”发表于 ACM Sigmod 记录，卷 28, 第 2 号，ACM 发行，1999 年。代码由 Alex Kendall 在 2015 年 2 月 18 日编写。 该软件在 GPLv3 下获得许可，请参阅包含的 glpv3.txt 文件。 输入： - 点：要聚类的输入点，每个点是单独的一行，列代表数据维度 - minpts：形成集群所需的最少点数 - epsilon：创建集群的百分比阈值 输出： - SetOfClusters: 包含每个集群开始和结束索引的结构体 - RD: 每个点的可达距离 - CD: 每个点的核心距离 - order: 可达图中点的顺序 依赖关系：此函数需要来自 Michal Daszykowski 的相关代码。
     
  • 基于MATLAB的图像监督分类
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    本研究利用MATLAB平台进行图像监督分类，通过训练模型识别和分类图像中的特定对象或区域，提高分类精度与效率。 使用MATLAB读取通过ENVI软件选取的训练样本和测试样本，并利用最小距离分类方法生成混淆矩阵，进而计算总体准确性（OA）和Kappa系数。
     
  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
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    本项目聚焦于IDL（Iterative Dictionary Learning）在监督分类中的应用研究，探索如何通过迭代字典学习优化特征表示，提升分类准确率。 利用IDL编程，采用最小距离法对图像进行监督分类。