度量两个矩阵的相似性

最新推荐文章于 2023-10-07 11:01:22 发布
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#矩阵 #线性代数 #机器学习

问题

如果有2个矩阵Y∈Rn×qY \in R^{n \times q}Y∈Rn×q 和 Z∈Rn×cZ \in R^{n \times c}Z∈R

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如何计算2个矩阵的相似性？
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
10-12 3832
把结构矩阵或者功能连接矩阵的上三角矩阵提取出来，然后利用squeeze把上三角矩阵转化为一列，然后计算相关性。如下图所示，如何计算功能连接和结构连接的矩阵相似性？比如以上2个矩阵的相关性可以直接调用函数。
求两个矩阵相似性
05-25
求数据的相似性，给定iuc中的数据集求两个样例之间的相似性，有matalab实现的
矩阵相似度度量
04-18
提供了3种矩阵相似度的度量方法。python。详见https://mp.youkuaiyun.com/mdeditor/79991322
矩阵相似性度量
yk9578的博客
06-23 1万+
矩阵相似度量及应用
矩阵的相似性度量的常用方法
Tycoon_ys的博客
10-07 7189
当然中间有一个系数就是根号的输入向量的维度，这也就是为什么transformer架构中为什么要除以根号的输入向量的维度的原因，因为除以根号的输入向量的维度之后，Norm之后的向量，神经元的点积相似度就等于余弦相似度了。原因就是因为神经网络的基本计算就是点积相似度计算，而点积相似度的取值范围是没有约束的，这导致神经网络结构很难学习，因为variance太大了。马氏距离的优点是距离与属性的量纲无关，并排除了属性之间的相关性干扰，若各个属性之间独立同分布，则协方差矩阵为单位矩阵。其中：D表示样本间的距离，
计算两个二元矩阵之间的相似性和不相似性（距离）的 106 个度量Matlab代码.rar
最新发布
02-07
在计算机科学和数据分析领域，处理矩阵数据是一项基本而重要的任务。矩阵之间的相似性或不相似性度量，常用于诸如模式识别...通过这份资源，用户可以更深入地掌握二元矩阵相似性度量的算法，并将其应用于解决实际问题。
矩阵相似度
qq_43718617的博客
11-18 1万+
D 矩阵相似 描述  给出两幅相同大小的黑白图像（用 0-1 矩阵）表示，求它们的相似度。 说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像 素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。 输入 第一行包含一个整数 n，表示图像的行列数。1 <= n <= 100。 之后 n 行，每行 n 个整数 0 或 1，表示第一幅黑白图像上各像素...
聚类--相似性度量矩阵
weixin_63288684的博客
04-14 1674
对于Pearson相关系数，可以先将数据集中的每个数据点表示为一个向量，然后计算每对向量之间的Pearson相关系数，得到一个相关系数矩阵。对于余弦相似度，可以先将数据集中的每个数据点表示为一个向量，然后计算每对向量之间的余弦相似度，得到一个相似度矩阵。以上是常见的几种构造相似性度量矩阵的方法。需要注意的是，在进行聚类分析时，选择合适的相似性度量方法和相应的相似性度量矩阵非常重要，它们将直接影响聚类结果的准确性和可靠性。聚类的相似性度量矩阵是一个对称矩阵，它的每个元素表示两个数据点之间的相似性度量。
python-计算两个矩阵的相似度。
SKY_yiyi_9的博客
07-13 2421
余弦相似度 在pytorch中，有一个专门的函数用于计算相似度：torch.cosine_similarity() https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#cosine-similarity import torch import torch.nn.functional as F input1 = torch.randn(100, 128) input2 = torch.randn(100, 128) output = F.cosine_s
矩阵 文本相似度
sphinxrascal168的博客
08-25 1056
# -*- coding: UTF-8 -*- import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim') # 分词 import jieba def cut(sentence): generator = jieba.cut(sentence,cut_all...
python计算两个矩阵的相似度_两个矩阵的余弦相似性计算
weixin_39966922的博客
01-12 7949
我有一个代码来计算两个矩阵之间的余弦相似性：def cos_cdist_1(matrix, vector):v = vector.reshape(1, -1)return sp.distance.cdist(matrix, v, 'cosine').reshape(-1)def cos_cdist_2(matrix1, matrix2):return sp.distance.cdist(matri...
coding | 如何判断两个矩阵相似
我要上火星（停止更新，转为私人笔记）
03-30 2万+
用matlab自带的函数corr2（A,B）  求矩阵的相关系数           r在[0,1]内，越接近1越相关。   不可用情况：当A或B 内部所有元素全部一样时就gg了，分母为0，结果为NAN。 而且我试过有的时候算出来结果不如下面这种方法好。   空间矢量的余弦定理 将矩阵A B转化为列向量a b，无所谓矩阵的行、列数。   r=dot(a,b...
矩阵匹配及相似度计算
weixin_30414305的博客
04-19 3053
https://www.docin.com/p-1699190456.html 基于精确的点模式识别和TurningFunction的几何形状相似性判定问题 http://www.doc88.com/p-0952897045830.html 一种基于Fr_chet距离的复杂线状要素匹配方法_邵世维 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36919...
稀疏矩阵的cos相似度
NockinOnHeavensDoor的博客
01-10 2863
每行是一个向量，计算之后对角线为1，其余为与其他向量的相似度： def csr_cosine_similarity(input_csr_matrix): similarity = input_csr_matrix * input_csr_matrix.T square_mag = similarity.diagonal() inv_square_mag = 1 / squa...
日常学习之：如何计算两个向量或者矩阵的余弦相似度
qq_42902997的博客
01-23 2万+
原理 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" 我们都学过向量的内积公式： 其中 aaa 和 bbb 可以是高维的向量，例如 所以我们将向量 a,ba,ba,b 对应位置上的数值对应相乘再相加即可得到 a⋅ba·ba⋅b 然后通过化简可以得到下面公式并求出两个 nnn 维向量之间的夹角 θ\thetaθ ，而我们用这两个向量之间的 θ\thetaθ 角来表征这两个向量的相似程度。 所以
相似性度量（距离度量）方法（一）：基本种类与公式
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weixin_60737527的博客
04-20 3万+
相似性度量（或距离度量）方法在多元统计中的聚类分析、判别分析中的距离判别法、泛函分析、机器学习等方面都有应用。所以对于数据分析、机器学习等方面，掌握相似性的不同度量方法是十分重要且必要的。 相似性度量与距离度量本质上是同一件事情。如果两组数据之间的距离越大，那么相似性越小；反正，如果相似性越大，那么距离越小，这是可以直观理解的。 但是距离度量与相似度量还是有一点点区别的。距离度量，一般情况下距离是大于0的数；而相似性或相异性通常数值介于[0,1]之间。相似性与相异性统称为邻近度。 对于相似性的度量，首
Understanding of Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC)
weixin_43120238的博客
06-23 1303
Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC)
机器学习中的相似性度量 (多种几何距离定义)
StefanSalvatore的博客
07-21 5665
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯
近几年度量两个矩阵的差异性有哪些方法
05-30
近年来，随着机器学习、数据挖掘等领域的不断发展，度量两个矩阵的差异性的方法也不断涌现。以下是近几年常用的几种方法： 1. 矩阵分解方法（Matrix Factorization-based Methods）：矩阵分解是一种将矩阵分解为两个或多个矩阵的方法。通过比较分解后的矩阵之间的差异，可以度量原始矩阵之间的差异性。常用的矩阵分解方法包括奇异值分解（SVD）、非负矩阵分解（NMF）等。 2. 核方法（Kernel-based Methods）：核方法是一种将数据映射到高维空间中的方法，通过计算数据在高维空间中的相似性来度量两个矩阵之间的差异。常用的核方法包括核主成分分析（Kernel PCA）、核判别分析（Kernel Discriminant Analysis）等。 3. 深度学习方法（Deep Learning-based Methods）：深度学习是一种通过多层神经网络来学习数据特征的方法。通过将两个矩阵输入到深度神经网络中，可以学习它们的特征表示，并度量它们之间的差异。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）等。 4. 图像处理方法（Image Processing-based Methods）：图像处理方法可以用于处理矩阵形式的图像数据，通过比较两个图像之间的像素点差异来度量它们之间的差异。常用的图像处理方法包括细化算法（Thinning Algorithm）、轮廓算法（Contour Algorithm）等。 以上是近几年常用的几种度量两个矩阵差异性的方法，这些方法各有优劣，需要根据具体问题选择合适的方法进行分析。
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