Bu “maksimum korelasyon katsayısı” nedir?

Tipik bir görüntü işleme istatistiği 14 olan Haralick doku özelliklerinin kullanılmasıdır.

Bu özelliklerin 14'ünü merak ediyorum: Bir bitişik harita verildiğinde (iki tamsayı ampirik dağılımını görebiliriz ), şu şekilde tanımlanır: ikinci özdeğerinin kare kökü , burada : $P$ $i,j < 256$ $Q$ $Q$

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

Çok fazla googling yaptıktan sonra bile, bu istatistik için herhangi bir referans bulamadım. Özellikleri nelerdir? Neyi temsil ediyor?

(Değer yukarıda verilmiş olan değerden bir pikseli bu kez normalize sayıdır değeri bir piksel yanında bulunan ). $P(i,j)$ $i$ $j$

probability computational-statistics

— luispedro
kaynak

matrisinin stokastik olduğunu, dolayısıyla maksimum özdeğer 1 olduğunu tahmin ediyorum. elemanları korelasyon olduğundan, ikinci özdeğer ana kare ile ana bileşen arasındaki maksimum korelasyon olacaktır, burada kare özdeğer, ana bileşenin varyansına karşılık gelir; dönüş, matrisin sütunlarının doğrusal birleşimidir ya da bu etkiye neden olan bir şeydir.

Q

$Q$

Q

$Q$

— mpiktas

@mpiktas Neredeyse. Aslında, stokastik olduğu biçimindedir . Bu kesin olarak tanımlanması için gereklidir . Şimdi maksimum genellikle özdeğer aşan ve 0 ve 1 arasında kalacağının kesin olmasıdır - birlik ama ikinci bir değil gerçekten olan her dönem için eklenen bir sabit olan bir kovaryans matrisi.

P \cdot P^{T}

$P \cdot P^T$

P

$P$

Q

$Q$

Q

$Q$

— whuber

Maksimum korelasyon katsayısı şekil parametresinin optimal değerine karşılık gelir. Bu site biraz Olasılık grafiği korelasyon katsayısına yardımcı olabilir

— Jerry
kaynak

Bunun tbh sorusuna ne kadar iyi cevap verdiğinden emin değilim ....

— Simon Hayward