最大似然法 matlab实现

最大似然法是一种常用的监督分类方法，可以用于遥感数据分类。以下是MATLAB实现最大似然法的步骤：

1.读取数据集并进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。

2.根据数据集计算每个类别的均值和协方差矩阵。

3.根据最大似然法的公式，计算每个像素点属于每个类别的概率。

4.将每个像素点分配到概率最大的类别中。

5.输出分类结果并与真实分类进行比较，计算分类正确率。

以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 读取数据集
data = load('data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 预处理
X = denoise(X);
X = normalize(X);

% 计算均值和协方差矩阵
mu = zeros(size(X, 2), num_classes);
sigma = zeros(size(X, 2), size(X, 2), num_classes);
for i = 1:num_classes
    X_i = X(y == i, :);
    mu(:, i) = mean(X_i)';
    sigma(:, :, i) = cov(X_i);
end

% 计算概率
p = zeros(size(X, 1), num_classes);
for i = 1:num_classes
    p(:, i) = mvnpdf(X, mu(:, i)', sigma(:, :, i));
end

% 分配类别
[~, y_pred] = max(p, [], 2);

% 计算正确率
accuracy = sum(y_pred == y) / length(y);

% 输出结果
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);