马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。 采用巴氏距离特征选择的迭代算法，可以获得最小错误率上界。当特征维数高时，为了减少巴氏距离特征选择计算时间，对样本先进行K-L变换，将特征降低到中间维数。
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2024-01-05 15:30:28
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在统计中，Bhattacharyya距离用于度量两个概率分布的相似性。它与Bhattacharyya系数密切相关，后者是两个统计样本或总体之间重叠量的度量。
原创
2022-10-20 09:51:12
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直方图比较方法对输入的两张图像计算得到直方图H1和H2，归一化得到相同的尺度空间然后可以通过计算H1和H2之间的距离得到两个直方图相似程度进而比较图像本身的相似程度。opencv提供的比较方法有四种：Correlation相关性比较（CV_COMP_CORREL）越接近1越相似Chi-Square卡方比较(CV_COMP_CHISQR)越接近0越相似Intersection十字交叉性（CV_COM
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2024-03-23 09:48:03
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巴氏参数、GA算法以及matlab仿真1、内容目录2、极化码编码2.1、引言2.2、极化码编码原理2.2.1、陪集码2.2.2、极化码的构造巴氏参数构造算法高斯近似构造（GA）算法2.3、极化码编码3、总结 1、内容目录开篇1-内容介绍&参考文献概述2-什么是极化码？原理3-Arikan原版论文学习总结编码算法4-巴氏参数、GA算法以及matlab仿真译码算法5-SC算法及matlab仿
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2024-01-26 08:23:09
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# 巴氏博弈：一种博弈论的应用与Python实现
## 引言
博弈论作为一种研究决策者在冲突中如何选择策略的数学模型，广泛应用于经济学、政治学、生物学等多个领域。其中，巴氏博弈（Battle of the Sexes）是一个经典的博弈论模型，展示了两个参与者在面对选择时的协调与冲突。本文将详细解释巴氏博弈的原理，并通过Python代码实现其模拟。同时，使用流程图和甘特图展示其实现过程。
##
# Python 巴氏系数（Beta Coefficient）科普文章
## 引言
在金融领域，巴氏系数（Beta Coefficient）是衡量投资风险的重要指标。它反映某个资产相对于市场整体波动的程度。具体来说，巴氏系数越高，表示该资产的风险越高，波动性越大；反之则表示风险较低。从投资者的角度来看，理解巴氏系数有助于制定更为合理的投资策略。
本文将详细探讨巴氏系数的定义、计算方法，以及如
原创
2024-09-05 05:58:04
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BASS刷牙法即巴氏刷牙法。巴氏刷牙法又称龈沟清扫法或水平颤动法。 是由美国牙科协会推荐的一
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2022-07-26 05:59:48
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马氏距离一、简介马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进行主成分分解。再对所有主成分分解轴做归一化，形成新的坐标轴。由这些坐标轴张成的空间就是规范化的主成分空间二、公式最后的公式从右往左看，中心化->旋转->缩放->求欧氏距离特征值其实就是每个主成分维度的方差，特征向量其实就是每个主成分维
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2024-01-10 11:10:54
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因为每次拿取的东西最多为m，所以如果当前情况n%(m+1)==0 ，那么无论先手拿几个东西，后手都能通过拿东西使本回合拿东西总数为m+1，所以必胜．如果n%(m+1)!=0，那么第一个拿东西的人可以通过取物使(n-a)%(m+1) == 0 ，从而取胜．代码如下：#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstd
原创
2023-04-24 01:46:18
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因为每次取的一定是2的幂次方，那么如果当前局势是3的倍数，那么每次不管对方取多少，我都可以通过取2或取1让局势继续保持是3的倍数，３的倍数时一定是必败态，所以代码如下：
#include
int n;
int main ( )
{
while ( ~scanf ( "%d" , &n ) )
{
if ( n%3 ) puts ( "Kiki" );
原创
2023-04-24 03:15:46
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# Python图像巴氏系数简介
在图像处理领域，巴氏系数（也称Pearson相关系数）是用于量化两幅图像之间相似性的一个重要指标。巴氏系数通过比较两幅图像的像素值来计算它们的相关性，值范围在[-1,1]之间。
- 当巴氏系数接近1时，表示两幅图像高度相关；
- 当巴氏系数接近-1时，表示两幅图像呈负相关；
- 当巴氏系数为0时，表示两幅图像之间没有线性关系。
### 巴氏系数的数学定义
原创
2024-09-06 06:27:49
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以Python内置的求绝对值的函数abs()为例>>> f = abs
>>> f(-10)
10变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。函数名其实也是变量abs指向10后，就无法通过abs(-10)调用该函数了！因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10>>> abs = 10
&
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2024-07-19 08:11:44
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#include
int main ( )
{
int n,m;
while ( ~scanf ( "%d%d" , &n , &m ) )
{
int temp = n%(m+1);
if ( n < m )
{
for ( int i = n ; i < m ; i++ )
原创
2023-04-24 03:16:00
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是：D(ij)=sqrt( (-μ(j) )'Σ^(-1)(-μ(j) ) )Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。 技术
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2023-10-07 16:08:26
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马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalan
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2022-12-01 18:59:43
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在统计中，巴氏距离（Bhattacharyya Distance）测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间
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2022-04-22 15:48:40
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文章目录距离判别法欧氏距离马氏距离关于协方差矩阵Fisher判别分析应用步骤：核心思想具体步骤解释Fisher准则函数：投影降维组间偏差组内偏差求出最优解 距离判别法距离判别法首先根据已知分类的数据，分别计算出各类的重心。再根据新个体到每类的距离（即新个体与各类重心的距离，可采用欧氏距离或者马氏距离等等），根据最短的距离确定分类情况。问题描述：欧氏距离Note: 第一个等式是矩阵的写法。马氏距离
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2024-04-08 12:52:09
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马氏距离(Mahalanobis Distence)是度量学习(metric learning)中一种常用的测度，所谓测度/距离函数/度量(metric)也就是定义一个空间中元素间距离的函数，所谓度量学习也叫做相似度学习。什么是马氏距离似乎是一种更好度量相似度的方法。马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进
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2023-10-07 16:07:11
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# 学习如何使用JavaCV计算两个图像的相似度（巴氏距离）
在新进入计算机视觉领域的开发者中，了解如何使用JavaCV处理图像并计算相似度是极其重要的一步。在本文中，我们将逐步探讨如何使用JavaCV计算两个图像的相似度，特别关注巴氏距离。我们将一步步细化整个流程，提供代码示例，以及详细解释每一步的具体操作。
## 1. 流程概述
首先，让我们概述整个实现流程，给出一个简洁的步骤表格：
原创
2024-10-06 04:22:58
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欧氏距离即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。马氏距离（Mahalanobis distances） 1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同； 2）在计算马
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2024-05-16 11:19:34
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