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首页KDE核密度估计大作业(DHU机器学习)
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KDE 大作业报告
一、 程序平台与配置
编程部分使用 IDLE(Python 3.7 64-bit)
导入库:math、numpy、Pillow、mpl_toolkits、matplotlib
二、编程步骤(使用 EP 核函数进行核密度估计)
1、载入提供的训练数据。(每张训练数据集的图片含 576*768 个像素点,为
RGB 色彩模式。)
2、载入测试数据集的图片。(像素点及色彩模式相同。)
3、对测试集图片上的每个像素点使用 EP 核函数公式,公式如下:
N
i
j
i jt j
3
h
xx
hN
1
3
1
2
1
8
15
)Pr (
t
x
选取带宽 h=100,计算出其概率估计。
4、根据上一步中的 EP 核函数估计值设定阈值为 2x10^(-7),得到二值图像检测
结果。
三、Python 代码及注释
1、在运行程序前,需安装或升级部分导入的库
2、编写一个用于打开训练数据的函数,单独写成一个文件
所有程序及注释如下图所示:
3、编写核密度估计及显示结果图片的程序(因程序较长,分为几部分展示)
(1)图片数据载入及核密度计算部分程序及注释如下图所示:
(2)绘制 3 维图片部分的程序及注释如下图所示:
(3)转化为二值图像并绘制的程序及注释如下图所示:
四、实验结果展示
1、KDE 三维图:
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