总类内散度阵、总类间散度阵、某类数据的类内散度矩阵 python

本文介绍了如何使用Python计算总类内散度阵和总类间散度阵,这些概念在数据分析和机器学习中尤其重要,特别是与自然语言处理、自动驾驶等领域的深度学习应用相关。通过理解并应用这些矩阵,可以优化模型性能,例如在神经网络和TensorFlow项目中。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

def cacuSW(train_face,k):#利用总的样本矩阵计算总的类内散度矩阵
#train_face:行为样本,所有样本矩阵,每k行为一类为
    m,n=train_face.shape
    sw=np.zeros([n,n])#大小为特征数*特征数
    meanlei=np.zeros([40,n])#计算40个类中,每个类的平均
    meanlei=[]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值