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基于参数化密度分布模型的最大似然方法 (MLC)是遥感影像分类最常用手段之一 ,与其他非参数方法 (如神经网络 )相比较 ,它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点。但是由于遥感信息的统计分布具有高度的复杂性和随机性 ,当特征空间中类别的分布比较离散而导致不能服从预先假设的分布 ,或者样本的选取不具有代表性 ,往往得到的分类结果会偏离实际情况。首先介绍了用基于有限混合密度理论的期望最大(EM)算法来作为最大似然函数 (MLC)参数估计的方法———EM MLC。该模型首先假设总体混合密度分布可被分解为有限个参数化的高斯密度分布 ,然后把具有先验知识的样本与随机选取的...
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测绘学报
Year： 2002
Issue： 03
Page： 234-239
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