EMD距离用于衡量(在某一特征空间下)两个多维分布之间的dissimilarity 其中具体single features之间的距离度量方式是需要给定的,EMD的目标是"lifts" this distance from individual features to full distributions. EMD的idea: 给定两个分布,将一个看成是在空间中适当分布的土堆,将另一个看成是在空间中适当分布的洞,EM...
emd距离wasserstein_distance计算公式 EMD(Earth Mover's Distance,推土机距离)即Wasserstein距离。假设我们有两个概率分布P和Q它们分别定义在集合X和Y上,且P=∑_i = 1^np_iδ_x_{i}Q=∑_j = 1^mq_jδ_y_{j}其中p_i和q_j是概率质量,δ_x_{i}和δ_y_{j}是狄拉克函数。 1. 离散分布下的...
本文将讨论推土机距离 Earth Mover’s Distance (EMD),和欧式距离一样,它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离。本文记录推土机距离相关内容。 推土机距离 如果我们将分布想象为两个有一定存土量的土堆,每个土堆维度为N,那么 EMD 就是将一个土堆转换为另一个土堆所需的最小总工作量。工作...
EMD 距离的计算公式为: EMD(x, y) = Σ[min(d(x_i, y_j), d(x_j, y_i))],其中 i 从 1 到 n,j 从 1 到 m。 EMD 距离具有以下优点: 1.可以处理不同长度的数据。因为 EMD 距离是通过计算数据之间的差异来衡量它们之间的距离,所以即使两组数据的长度不同,EMD 距离仍然可以正确地衡量它们...
对于离散的概率分布,Wasserstein距离也被描述为推土距离(EMD)。如果我们将分布想象为两个有一定存土量的土堆,那么EMD就是将一个土堆 转换 为另一个土堆所需的最小总工作量。工作量的定义是 单位泥土 的总量乘以…
点云分析中的EMD距离 假设 和 为两个点集,假设:两个点集所包含的点的数量相等,数量记为N。 这个假设决定了EMD距离中的 和 始终保持一致,为 。换句话说,这个假设保证了两个点集中的所有点的地位是平等的,这也符合点云分析中的前提,即点云特征与点的顺序置换无关。由于所有的权重均为 ...
EMD 距离的具体计算公式如下: EMD 距离 = (Σ(x_i - x_mean) + Σ(y_i - y_mean)) / (n * 2) 其中,x_i 和 y_i 分别表示两组数据中的每个数据,x_mean 和 y_mean 分别表示两组数据的均值,n 表示数据的个数。 EMD 距离在许多领域都有广泛的应用。在金融领域,EMD 距离可以用于评估投资组合之...
EMD，或称Wasserstein距离，是一种衡量两个概率分布之间差异的工具。以下是关于EMD的详细解释：概念解释：EMD将两个概率分布之间的差异量化为将一个分布转换为另一个分布所需的最小总工作量。这里的“工作量”指的是单位泥土的总量乘以它移动的距离。直观理解：可以想象有两个土堆，每个土堆对应着一个概率...
EMD 距离的计算方法主要分为以下几个步骤: 1.对信号进行经验模态分解,得到固有模态函数(IMFs); 2.计算每个 IMFs 的峭度; 3.根据峭度计算两个信号之间的距离。 具体计算公式如下: d(x, y) = sqrt(Σ[(x_i - y_i)^2]) 其中,x 和 y 分别为两个信号的 IMFs,i 表示 IMFs 的序号。 四、总结EMD...
EMD本身是一个线性规划问题。定义如下两个signature P和Q,分别有m和n个类。 另外定义一个类别的距离矩阵,每一项dij为pi和qj的距离(在均匀的直方图中,距离就可以简化为bin的索引的差值的绝对值)。可以发现它是mxn的矩阵。 那么问题就是我们希望找到一个流(flow,我这么翻译合适吗?),当然也是个矩阵[fij],每一项...