马氏距离

当前话题为您枚举了最新的 马氏距离。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

基于马氏距离的视觉搜索系统
介绍了基于马氏距离的视觉搜索系统。该系统使用 MATLAB 和 MSRCv2 数据集研究了不同的视觉搜索方法,包括颜色直方图、空间颜色、空间纹理以及上述方法的组合。报告中提供了详细的实验结果和分析,该系统在计算机视觉与模式识别模块评估中获得了满分。
马氏距离及其在多元统计分析中的应用概述
马氏距离,即广义欧氏距离,用于衡量来自均值向量为μ,协方差为Σ的总体G中的p维样本之间的距离。与欧氏距离不同,马氏距离考虑了观测变量之间的相关性和变异性,适用于具有相关性的数据集。在多元统计分析中,马氏距离被广泛用于测量样本间的相似性。
利用MatLab中的马氏距离法对TM图像实现精确分类
在本教程中,将使用MatLab对TM图像进行分类,并结合马氏距离法的分析方法。此过程基于提供的训练样本(附有一个ENVI CLASSIC导出的ASCII格式文件)。代码执行过程中,用户会遇到几个对话框提示,分别用于: 手动选择波段图像:系统会要求您打开多个波段的TM图像。 调整输出图像大小:可通过对话框选择最终图像的尺寸,以便更符合项目需求。 完成代码执行后,分类结果将直接显示于MatLab界面,并以系统时间自动命名和保存。 代码注释清晰,便于理解和学习,适合需要在TM图像分类中应用马氏距离法的用户。
经典马氏链模型求解 - 模型应用分析
在经典的马氏链模型中,第n周的平均销售量为0.857架,略低于每周平均需求量1架的情况引发思考:为何这一数值稍低于需求水平?进一步估算显示,当销售量足够大时,需求不会超过存量,但若需求过高,则会超过当前存量。
敏感性分析-马氏链数模经典
当平均需求每周波动在1附近时,敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现,其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%,导致失去销售机会的概率相应增减约12%。
经典的马氏链数模控制稳定性问题
给定Q,探讨哪些等级结构可以通过适当的调入比例来保持稳定。这些结构在稳定性上具有显著的重要性。
马氏链的稳定分布Matlab代码与ProNEVA工具箱
ProNEVA是一个促进极值分析的Matlab软件包,支持平稳和非平稳环境下的极值统计数据处理。它可以利用时间或基于物理的协变量来分析极端事件的变化,例如城市化引起的极端径流变化或大气中CO2引起的极端温度变化。ProNEVA支持估计广义极值、广义帕累托和Log-Pearson Type III分布的参数,使用了贝叶斯方法和混合马尔可夫链蒙特卡罗方法进行后验分布采样。工具箱提供详细的诊断测试和回报期-回报水平图,并包含Matlab脚本、说明、示例应用程序和相关出版物。
马氏链模型-learning.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition (英文版pdf)
第十七章马氏链模型,随机过程的概念是描述随机现象变化过程的概率规律性。随机过程理论研究随机变量随时间变化的规律,马尔可夫链是一类特殊的随机序列,参数集合T可以看作时间。本章介绍了马尔可夫链的定义及其在实际系统中的应用。
马士兵Oracle学习笔记
马士兵的Oracle学习笔记,易于理解和消化。
广义距离变换MATLAB实现距离采样函数算法
这是P. Felzenszwalb和D. Huttenlocher的论文中提出的距离采样函数的广义距离变换算法的简单MATLAB实现。函数DT()通过为每个维度调用DT1()来计算二维图像的距离变换。该方法可以轻松扩展到更高维度。由于inf值的处理存在问题,因此对于图像中以“无”抛物线为中心的点,应该给它们一个较大的数值(如1e10)。此外,算法被修改为使第二个参数返回输入的功率图,该图展示了每个点到其最近的点的距离。若所有输入点具有相同的值,函数将简化为计算标准的距离变换和Voronoi图。