1.巴氏距离(Bhattacharyya Distance) 对于离散概率分布 p和q在同一域 X,它被定义为:
统计--Bhattacharyya distance(巴氏距离) ,当两个类别具有相似的均值但标准差不同时,马氏距离将趋于零,而巴氏距离则根据标准差之间的差异而增长。因此,这个公式对于每个具有来自两个样本的成员的分区更大,对于其中两个样本的成员有较大重叠的每个分区更大。分区数目的选择取决于每个样本中的成员数目;过少的分区会因为...
-解题思路:在计算巴氏距离(DB = - ln(BC))时,如果直接计算(BC=sum_{i = 1}^{n}sqrt{p_iq_i})中的每一项(sqrt{p_iq_i})再求和,可能会因为小数运算导致精度问题。可以先对每一项取对数,即(ln(sqrt{p_iq_i})=frac{1}{2}ln(p_iq_i)=frac{1}{2}(ln p_i+ln q_i)),然后再求和,最后...
医生用巴氏距离对比健康组织和病变组织的分布差异,数值超过某个阈值就判定为异常区域。再比如超市分析顾客购买习惯,将不同时间段顾客购买商品的概率分布进行对比,找到消费模式相近的时间段调整货架摆放策略。 巴氏距离和常见的欧氏距离不同。欧氏距离直接计算每个维度的数值差,像用尺子量两个点的直线距离。而巴氏距离关注...
一、欧式距离(Euclidean distance)/范数 欧式距离的计算公式如下: 直观的理解即为:每个分量...倒角距离(Chamfer distance) 在读paper的过程中发现了chamfer distance这个术语,所以查了网上资料进行总结。 一种对于图像的距离变换(distance transform),常用于shaped based object detection。对于一个有特征点和非特征点...
两个多元正态分布的KL散度、巴氏距离和W距离 - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/8512 正态分布是最常见的连续型概率分布之一。它是给定均值和协方差后的最大熵分布(参考《“熵”不起:从熵、最大熵原理到最大熵模型(二)》),也可以看作任意连续型分布的二阶近似,它的地位就相当于一般函数的线...
在统计中,巴氏距离(Bhattacharyya Distance)测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的巴氏系数密切相关。巴氏距离和巴氏系数以20世纪30年代曾在印度统计研究所工作的一个统计学家A. Bhattacharya命名。同时,巴氏系数可以被用来确定两个样本被认为相对接近的,它是用来测量中的类分类...
巴氏距离(Bhattacharyya Distance)是一种用于衡量两个概率分布之间相似性的度量方法。它在很多领域,比如模式识别、图像处理等都有着广泛应用。 假设有两个离散概率分布P = {p_1, p_2, ..., p_n}和Q = {q_1, q_2, ..., q_n}巴氏系数的计算公式为: BC(P, Q) = ∑_i = 1^n √(p_i q_i...
巴氏距离的推导 巴氏距离是一种衡量两个概率分布相似度的工具，主要用于统计学、模式识别、信息论等领域。理解它的推导过程需要从概率分布的基本概念入手，逐步拆解数学公式背后的逻辑。假设存在两个概率分布P和Q，分别代表两种不同的数据特征。巴氏距离的基础是巴氏系数，巴氏系数定义为两个分布概率密度函数在定义域上的...
这是最后的两个巴氏距离,当然啦,前一个第一张和第二张的,后一个是第一张和第三张的。说明第一张图片和第二张图片更加像,看来我的眼光还是挺好哒。 不说了,上matlab 的程序: clc fn='I:\orginalPicture.png'; I=imread (fn); J=I; %计算灰度图象的直方图数据 ...