类间散度矩阵和类内散度矩阵

最新推荐文章于 2025-04-10 23:56:32 发布
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文章标签： 机器学习 数学
【模式识别原理】第五章 特征选择与特征提取，类内距离和散布矩阵，散度（上海理工大学）
周文龙的博客
06-27 1095
出发点：对数似然比含有类别的可分性信息。对不同的X，似然函数不同，对数似然比体现的可分性不同，通常采用平均可分性信息——对数似然比的期望值。散度等于两类的对数似然比期望值之和。散度表示了区分ωi类和ωj类的总的平均信息。——特征选择和特征提取应使散度尽可能的大。
使用类内散度与类间散度进行特征选择
pingguolou的博客
11-25 3304
1.度量类内差异，可以使用方差σ来度量，正类方差和负类方差之和通常也称为类内散度σ1+σ2。度量类间差异可以使用均值距离Δu，通常称为类间散度。这可以用作特征选择，即在分类过程中，我们希望使用类内差异小、类间差异大的特征。因此，可以对所有特征的类内散度和类间散度进行排序.如 1.1根据alpha*(σ1+σ2)+-|Δu|从小到大选择，即选择较小的值 1.2根据σ...
平衡类内紧凑性与类间差异
最新发布
weixin_44012667的博客
04-10 474
同一类别的样本在特征空间中应紧密聚集。•。
总类内散度阵、总类间散度阵、某类数据的类内散度矩阵 python
wansui60的博客
06-22 4242
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=[] for i in range(0,m,k): train0=train_face[i:i+k,:]
类内与类间散度矩阵
wansui60的博客
05-31 3954
def cacuSW(train_face,k): #train_face：行为样本，所有训练图像组成的矩阵，每个类别有k个图像为训练 sw=np.zeros([train_face.shape[1],train_face.shape[1]]) meanlei=np.zeros([40,10304])#计算40个类中，每个类的平均 meanlei=[] for i in range(0,train_face.shape[0],k): train0=train_
计算类内散度矩阵和类间散度矩阵实例
m0_62879974的博客
10-10 1万+
计算类内散度矩阵和类间散度矩阵实例
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）(含类内散度矩阵 类间散度矩阵 全局散度矩阵推导
0ng的博客
04-09 9447
LDA算法概述： 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后...
python计算矩阵的散度_计算类内类间散度矩阵（附代码）
weixin_39709674的博客
12-19 2838
classcompute_scatter_matrix(object):def__init__(self,X,labels):self.X=Xself.labels=labelsdefcompute_scatter(self):meanAll=np.mean(self.X,axis=0)St=np.dot((self.X-meanAll).T,(self.X-meanAll)...
类内和类间散布矩阵：该函数计算两个重要的矩阵，内（W）和之间（B）散布矩阵-matlab开发
06-01
**** 功能更正的评论**** 函数将矩阵作为输入并计算两个重要的矩阵，即内 (W) 和之间 (B) 类散布矩阵。 在统计学习领域非常有用。
matlab类间散度矩阵,协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义
weixin_34625578的博客
03-17 3260
在机器学习模式识别相关算法中，经常需要求样本的协方差矩阵C和散布矩阵S。如在PCA主成分分析中，就需要计算样本的散度矩阵，而有的教材资料是计算协方差矩阵。实质上协方差矩阵和散度矩阵的意义就是一样的，散布矩阵(散度矩阵)前乘以系数1/(n-1)就可以得到协方差矩阵了。在模式识别的教程中，散布矩阵也称为散度矩阵，有的也称为类内离散度矩阵或者类内离差阵，用一个等式关系可表示为：关系：散度矩阵=类内离散度...
python实现类内类间散度矩阵，并计算其商
weixin_44620044的博客
03-31 5406
python实现类内类间散度矩阵，并计算其商J 1 类内类间散度矩阵的数学定义 参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38313518/article/details/76623744 2 类内距离的理解 参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/ycheng_sjtu/article/details/25343043 matlab代码理解：https...
计算三组不同类数据的均值方差，并计算它们的类间离散度
11-09
一个初步的fisher准则算法，可以得到类间离散度和各类的均值，方差，最值。目前能算三维的。
LDA散度矩阵的计算
08-17
计算LDA中的散度矩阵，matlab实现
python计算矩阵的散度_python计算矩阵的散度_计算类内类间散度矩阵（附代码）...
weixin_34847560的博客
02-21 1577
classcompute_scatter_matrix(object):def__init__(self,X,labels):self.X=Xself.labels=labelsdefcompute_scatter(self):meanAll=np.mean(self.X,axis=0)St=np.dot((self.X-meanAll).T,(self.X-meanAll)...
LDA中的三个散度矩阵
cj_to_niu
05-07 2669
转载出处：https://blog.youkuaiyun.com/Oxalis_Triangularis/article/details/47420521LDA中的三个散度矩阵在学习LDA（Linear Discriminate Analysis）的时候接触到了散度矩阵的概念，并且很多文章提到到混合散度矩阵等于类间散度矩阵与类内散度矩阵之和。我自己证明了一下。总体散度矩阵（total scatter matr...
协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义
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AI吃大瓜的博客
03-31 4万+
协方差矩阵和散布矩阵的意义 在机器学习模式识别中，经常需要应用到协方差矩阵C和散布矩阵S。如在PCA主成分分析中，需要计算样本的散度矩阵，有的论文是计算协方差矩阵。实质上二者意义差不多，散布矩阵（散度矩阵）前乘以系数1/(n-1)就可以得到协方差矩阵了。 在模式识别的教程中，散布矩阵也称为散度矩阵，有的也称为类内离散度矩阵或者类内离差阵，用一个等式关系可表示为： 关系：散度矩阵=类内离散度矩阵=类内离差阵=协方差矩阵×（n-1） 样本的协方差矩阵乘以n-1倍即为散布矩阵，n表示样本
机器学习-降维方法-有监督学习：LDA算法(线性判别分析)【流程：①类内散度矩阵Sw-＞②类间散度矩阵Sb-＞计算Sw^-1Sb的特征值、特征向量W-＞得到投影矩阵W-＞将样本X通过W投影进行降维】
u013250861的博客
10-29 3889
LDA 是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维。 相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法。在PCA中，算法没有考虑数据的标签（类别），只是把原数据映射到一些方差比较大的方向上而已。 LDA的中心思想：投影后类内方差最小，类间方差最大。要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。 现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理： 假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,
读《协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义》一文的思考与补充
shaozhenghan的博客
07-30 1251
这篇文章《协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义》讲的很透彻，分享之：http://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/68922981 我自己补充几点自己的进一步理解： 1。通常来说特征值没有一个上限，为了方便量化比较，归一化到 0-1 范围，可以将单个特征值di 用 di/（d1+d2+...+dn）来代替。另外，在数理统计上，协方差矩阵一定是...
模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（八）--Fisher线性判别分析
凌桑的自我修养--You are the Eternity
05-18 4796
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）由Fisher与1936年提出，示线性判别方法中最具代表性的一种，简称LDA，又叫Fisher判别。 为了更好的引出Fisher判别，同样这里拿两类问题来话明，并换一个角度来考虑：遇到两类问题时，我们要想把他们区分开，很明显的就是找到他们之间的分界线，这个分界线有很多，但我们却总能够一眼看出最最合适的那一条，如果我们作出这条
类间散度矩阵的实现，类内散度矩阵的实现代码
12-01
类间散度矩阵（Class-to-Class Distance Matrix）通常用于衡量不同类别之间的差异，比如在聚类分析中，它可以帮助我们理解各簇间的相似度。这种矩阵通常是通过计算每个类别向量的平均值，然后计算这些平均向量之间的距离来构建的。 类内散度矩阵（Intra-Class Distance Matrix），则关注的是同一类别内部数据点的距离，常用于评估数据集内部的多样性。在Python中，我们可以使用sklearn库来实现这个过程，例如使用`pairwise_distances`函数结合`KMeans`的`inertia_`属性（即簇内的平方误差和）： ```python from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances from sklearn.cluster import KMeans # 假设X是一个二维数组，表示数据集 X = ... # 创建KMeans模型 kmeans = KMeans(n_clusters=n_classes) # 训练并获取类中心 centroids = kmeans.fit_predict(X) class_centers = kmeans.cluster_centers_ # 计算类内散度矩阵 intra_class_distance = euclidean_distances(class_centers[class_centers != -1], class_centers[class_centers == -1]) # 或者如果你想要基于样本的类内距离，可以这样： intra_sample_distance = euclidean_distances(X[kmeans.labels_ != -1], X[kmeans.labels_ == -1]) ``` 这里，`euclidean_distances`计算了两个集合之间的欧氏距离，`cluster_centers_`返回的是每个类别的中心点。如果分类结果中存在未被分配到任何类别的样本（`labels_==-1`），它们不会参与类内散度计算。
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