이 "최대 상관 계수"는 무엇입니까?

일반적인 이미지 처리 통계는 Haralick 텍스처 기능 ( 14)을 사용하는 것입니다.

이러한 기능 중 14 번째 기능에 대해 궁금합니다. 인접 맵 (두 정수 의 경험적 분포를 간단히 볼 수 있음)를 고려하면 다음과 같이 정의됩니다. 의 두 번째 고유 값의 제곱근 , 여기서, 이다 : $P$ $i,j < 256$ $Q$ $Q$

$Q_{ij} = \sum_k \frac{ P(i,k) P(j,k)}{ [\sum_x P(x,i)] [\sum_y P(k, y)] }$

많은 인터넷 검색 후에도이 통계에 대한 참조를 찾을 수 없습니다. 그 속성은 무엇입니까? 그것은 무엇을 나타내는가?

(위의 값은 값 의 픽셀이 값의 픽셀 옆에있는 정규화 된 횟수입니다 ). $P(i,j)$ $i$ $j$

probability computational-statistics

— luispedro
소스

행렬

가 확률 적이므로 최대 고유 값은 1 이라고 추측합니다 .

요소가 상관 관계이므로 두 번째 고유 값은 주요 구성 요소와 유사하게 최대 상관 관계가됩니다. 회전은 행렬의 열 또는 그 효과에 대한 선형 조합입니다.

Q

$Q$

Q

$Q$

— mpiktas

P \cdot P^{T}

$P \cdot P^T$

P

$P$

Q

$Q$

Q

$Q$

최대 상관 계수는 형상 매개 변수의 최적 값에 해당합니다. 이 사이트는 약간 확률도 상관 계수를 도울 수 있습니다

— 작은 권총
소스

이것이 tbh .. 질문에 얼마나 잘 대답하는지 잘 모르겠습니다.

— Simon Hayward