distance correlation

时间: 2023-04-25 19:01:08 浏览: 285
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Localization based on best spatial correlation distance mobility prediction for underwater wireless sensor networks

距离相关性是一种用于衡量两个随机变量之间关系的统计方法，它不仅考虑了变量之间的线性关系，还考虑了非线性关系。它通过计算变量之间的距离矩阵来衡量它们之间的相关性，因此可以用于任何类型的变量，包括连续型、离散型和混合型变量。距离相关性可以用于特征选择、聚类分析、分类和回归等机器学习任务中。
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dcor.distance_correlation 的计算公式

dcor.distance_correlation 是一种距离相关系数，用于测量两个随机向量之间的相似程度。其计算公式如下： 1. 首先计算两个向量的距离矩阵，分别记作 $D_X$ 和 $D_Y$。其中 $D_X$ 表示第一个向量 $X$ 中每个元素与...
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给出聚类分析中闵可夫斯基距离 (Minkowski distance) 皮尔逊相关系数 (Pearson correlation coefficient)Jaccard相似度 (Jaccard similarity)的公式

闵可夫斯基距离公式： d(x,y) = [(∑(|xi-yi|)^p)^(1/p)] 皮尔逊相关系数公式： r = (∑(xi-x̄)(yi-ȳ)) / [(∑(xi-x̄)^2)(∑(yi-ȳ)^2)]^(1/2) Jaccard相似度公式： similarity = |A∩B| / |A∪B|

给出聚类分析中，闵可夫斯基距离 (Minkowski distance) ，皮尔逊相关系数 (Pearson correlation coefficient)，Jaccard相似度 (Jaccard similarity)的公式

闵可夫斯基距离：d(x,y)=(∑|xi-yi|^p)^(1/p) 皮尔逊相关系数：r = (nΣxy - ΣxΣy) / Sqrt[(nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2)] Jaccard相似度：J(A,B)=|A∩B|/|A∪B|

function [ln_r,ln_C]=G_P(data,N,tau,min_m,max_m,ss) % the function is used to calculate correlation dimention with G-P algorithm % data:the time series % N: the length of the time series % tau: the time delay % min_m:the least embedded dimention m % max_m:the largest embedded dimention m % ss:the stepsize of r %skyhawk for m=min_m:max_m Y=reconstitution(data,N,m,tau);%reconstitute state space M=N-(m-1)*tau;%the number of points in state space for i=1:M-1 for j=i+1:M d(i,j)=max(abs(Y(:,i)-Y(:,j)));%calculate the distance of each two end %points in state space end max_d=max(max(d));%the max distance of all points d(1,1)=max_d; min_d=min(min(d));%the min distance of all points delt=(max_d-min_d)/ss;%the stepsize of r for k=1:ss r=min_d+k*delt; C(k)=correlation_integral(Y,M,r);%calculate the correlation integral ln_C(m,k)=log(C(k));%lnC(r) ln_r(m,k)=log(r);%lnr fprintf('%d/%d/%d/%d\n',k,ss,m,max_m); end plot(ln_r(m,:),ln_C(m,:)); hold on; end fid=fopen('lnr.txt','w'); 评论1

这段代码是用于计算关联维数的 G-P 算法，其中 data 是时间序列，N 是时间序列长度，tau 是时间延迟，min_m 是最小嵌入维数，max_m 是最大嵌入维数，ss 是 r 的步长。代码中先通过 reconstitution 函数重构状态空间...

% 读取图像 I = imread('errorlena1.jpg'); % 获取图像的灰度共生矩阵特征 [state, per_state] = get_stats(I); % 提取对比度、能量、相关性和熵 contrast = per_state(1); energy = per_state(2); correlation = per_state(3); entropy_value = per_state(5); % 计算复杂度 complexity = entropy_value + contrast - energy - correlation; % 计算K值（向上取整） K = ceil((size(I, 1) + size(I, 2)) * complexity / 2); % 显示结果 disp('图像的灰度共生矩阵特征和K值:'); disp(['对比度: ', num2str(contrast)]); disp(['能量: ', num2str(energy)]); disp(['相关性: ', num2str(correlation)]); disp(['熵: ', num2str(entropy_value)]); disp(['复杂度: ', num2str(complexity)]); disp(['K值: ', num2str(K)]); figure, imshow(I); numSegments = K; % 指定的分割块数 s = floor(sqrt(size(I, 1) * size(I, 2) / numSegments)); % 计算每个块的大小 errTh = 10^-2; wDs = 0.5^2; Label = SLIC(I, s, errTh, wDs); % 显示轮廓 marker = zeros(size(Label)); [m, n] = size(Label); for i = 1:m for j = 1:n top = Label(max(1, i-1), j); bottom = Label(min(m, i+1), j); left = Label(i, max(1, j-1)); right = Label(i, min(n, j+1)); if ~(top == bottom && bottom == left && left == right) marker(i, j) = 1; end end end figure, imshow(marker); color=I2;%1\ if size(size(color),2)==3 im=rgb2gray(color); else im=color; end im=single(im); [f,d] = vl_sift(im) ; pos=f(1:2,:)'; scale=f(3,:)'; descr=double(d'); count=size(descr,1); %特征点个数 S=[]; D=[]; color=double(color); for i=1:size(descr,1) %所有特征点循环 k=1; distance=zeros(1,(size(descr,1))); for j=1:size(descr,1) distance(k)=norm(descr(i,:)-descr(j,:)); k=k+1; end [distance,position]=sort(distance); m=distance(2)/distance(3); if (m<0.3) S=[S;pos(i,:)]; D=[D;pos(position(2),:)]; end end correctPoints = ransac_stitch(S(:,1),S(:,2),D(:,1),D(:,2)); figure,imshow(color/256); hold on; for i = 1: size(S,1) % Rif find(correctPoints(:)==i) line([S(i,1),D(i,1)], ... [S(i,2),D(i,2)], 'Color', 'g','LineWidth',2); % end end %plot(pos(:,1)',pos(:,2)','*'); plot(S(:,1)',S(:,2)','*'); plot(D(:,1)',D(:,2)','*'); hold off; match=size(S,1); toc;

3. 提取对比度、能量、相关性和熵：从per_state中提取出对比度、能量、相关性和熵的值，分别存储在contrast、energy、correlation和entropy_value变量中。 4. 计算复杂度：根据对比度、能量、相关性和熵...

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2. distance（距离度量）：常见的选择有欧几里得距离（Euclidean distance）、曼哈顿距离（Manhattan distance）、相关系数（correlation coefficient）等。 - 欧几里得距离适用于数值型特征，对异常值敏感。 - ...

解释一下这段代码function [params, bg_area, fg_area, area_resize_factor] = initializeAllAreas(im, params) % we want a regular frame surrounding the object avg_dim = sum(params.target_sz)/2; % size from which we extract features bg_area = round(params.target_sz + avg_dim); % pick a "safe" region smaller than bbox to avoid mislabeling fg_area = round(params.target_sz - avg_dim * params.inner_padding); % saturate to image size if(bg_area(2)>size(im,2)), bg_area(2)=size(im,2)-1; end if(bg_area(1)>size(im,1)), bg_area(1)=size(im,1)-1; end % make sure the differences are a multiple of 2 (makes things easier later in color histograms) bg_area = bg_area - mod(bg_area - params.target_sz, 2); fg_area = fg_area + mod(bg_area - fg_area, 2); % Compute the rectangle with (or close to) params.fixedArea and % same aspect ratio as the target bbox area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area)); params.norm_bg_area = round(bg_area * area_resize_factor); % Correlation Filter (HOG) feature space % It smaller that the norm bg area if HOG cell size is > 1 params.cf_response_size = floor(params.norm_bg_area / params.hog_cell_size); % given the norm BG area, which is the corresponding target w and h? norm_target_sz_w = 0.75*params.norm_bg_area(2) - 0.25*params.norm_bg_area(1); norm_target_sz_h = 0.75*params.norm_bg_area(1) - 0.25*params.norm_bg_area(2); % norm_target_sz_w = params.target_sz(2) * params.norm_bg_area(2) / bg_area(2); % norm_target_sz_h = params.target_sz(1) * params.norm_bg_area(1) / bg_area(1); params.norm_target_sz = round([norm_target_sz_h norm_target_sz_w]); % distance (on one side) between target and bg area norm_pad = floor((params.norm_bg_area - params.norm_target_sz) / 2); radius = min(norm_pad); % norm_delta_area is the number of rectangles that are considered. % it is the "sampling space" and the dimension of the final merged resposne % it is squared to not privilege any particular direction params.norm_delta_area = (2*radius+1) * [1, 1]; % Rectangle in which the integral images are computed. % Grid of rectangles ( each of size norm_target_sz) has size norm_delta_area. params.norm_pwp_search_area = params.norm_target_sz + params.norm_delta_area - 1; end

这段代码是一个目标跟踪算法中的初始化函数，主要作用是初始化背景区域、前景区域、目标尺寸等参数。首先根据目标大小计算出平均尺寸，然后用它来扩展背景区域和缩小前景区域。接下来根据图像大小对背景区域进行截断...
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