最大似然分类
概述
最大似然分类（maximumlikelihood classification ）：在两类或多类判决中，用统计方法根据最大似然比贝叶斯判决准则法建立非线性判别函数集，假定各类分布函数为正态分布，并选择训练区，计算各待分类样区的归属概率，而进行分类的一种图像分类方法。 又称为贝叶斯（Bayes）分类法，是根据Bayes准则对遥感影像进行分类的。
2 扩展释义
最大似然分类（maximumlikelihood classification ）：在两类或多类判决中，用统计方法根据最大似然比贝叶斯判决准则法建立非线性判别函数集，假定各类分布函数为正态分布，并选择训练区，计算各待分类样区的归属概率，而进行分类的一种图像分类方法。 又称为贝叶斯（Bayes）分类法，是根据Bayes准则对遥感影像进行分类的。
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本词条最后更新于 2026-07-13 04:40:00
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