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【基础模型】First Links in the Markov Chain

【基础模型】First Links in the Markov Chain

文章目录

【基础模型】First Links in the Markov Chain

1. 马尔可夫链 (Markov Chains, MC) 的原理与应用

1.1 马尔可夫链原理

1.2 主要特征：

1.3 应用领域：

2. Python 代码实现马尔可夫链在遥感图像中的应用实例

2.1 马尔可夫链模型的实现

2.2 代码解释

3. 总结

1. 马尔可夫链 (Markov Chains, MC) 的原理与应用

1.1 马尔可夫链原理

马尔可夫链（Markov Chain, MC）是一种随机过程，其中系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关，这被称为马尔可夫性质。具体而言，马尔可夫链可以描述为在一组状态之间的转移，每个状态的转移概率仅与当前状态有关。

1.2 主要特征：

无记忆性：下一个状态仅与当前状态有关，而与如何到达当前状态无关。

转移概率：马尔可夫链通过转移矩阵描述从一个状态到另一个状态的概率，这些概率值必须满足非负性和归一性。

状态空间：可以是离散的或连续的，通常马尔可夫链是在有限状态空间中定义的。

1.3 应用领域：

自然语言处理：用于生成文本或进行语言模型。

图像处理：在图像分割、去噪等任务中建模像素之间的关系。

金融建模：预测股票价格变动或其他金融时间序列。

在遥感领域，马尔可夫链可以用于图像分类、变化检测以及其他基于空间相关性的任务。