最大似然分类

资 源 简 介

最大似然分类

详 情 说 明

最大似然分类是模式识别中一种经典的统计分类方法，其核心思想是基于概率模型进行决策。该方法假设每个类别的样本都服从特定的概率分布（通常是高斯分布），通过估计分布参数来构建分类器。

在实现思路上，最大似然分类主要分为三个阶段：首先需要收集训练样本并计算每个类别的先验概率；然后针对每个类别估计概率密度函数的参数，例如对于正态分布需计算均值向量和协方差矩阵；最后根据贝叶斯决策理论，对新样本计算属于各个类别的后验概率，将其划分到概率最大的类别中。

该方法的关键优势在于其坚实的概率理论基础，当真实数据分布与假设分布匹配时能获得最优分类性能。但在实际应用中需要注意样本数量要足够支持参数估计，且当特征维度较高时可能遇到协方差矩阵奇异的问题。常见的改进方向包括引入正则化技术或采用降维方法。