最大似然估计分类算法

资 源 简 介

最大似然估计分类算法

详 情 说 明

最大似然估计（MLE）分类算法是一种基于概率模型的监督学习方法，通过计算样本属于不同类别的概率来进行分类。该方法假设数据服从特定的概率分布（如高斯分布），并利用训练数据估计模型参数，最终根据最大似然原则对新样本进行分类。

实现思路 数据准备：首先需要训练集数据，包含已标记的样本及其对应的类别标签。 参数估计：对于每个类别，计算其样本的统计特性（如均值、方差）。若假设数据服从高斯分布，则可以使用极大似然估计推导出均值和协方差矩阵。 概率计算：对于待分类样本，计算其在各个类别下的概率密度函数值（如高斯概率密度）。 决策规则：选择使概率密度最大的类别作为预测结果。

Matlab实现要点 使用内置函数（如`fitgmdist`）可以拟合高斯混合模型，适用于多类别分类。 若手动实现，可计算每个类别的均值和协方差矩阵，并利用多元高斯分布公式计算概率。 分类时比较各类别的概率值，取最大值对应的类别。

适用场景 数据分布符合假设（如高斯分布）时效果较好。 适用于特征维度较高但样本量适中的分类问题。

优缺点 优点是理论清晰，易于实现。 缺点是依赖分布假设，若数据真实分布与模型不符，分类效果可能下降。