在处理分类问题过程中，数据的不平衡分布，往往对分类结果产生比较大的影响。以下是针对二项分类的数据不平衡问题进行分析。1） 可以扩大数据样本？ 扩大数据样本是一个容易被忽视的选择。在集合中，一个更大的数据集，就有有可能挖掘出不同的或许更平衡的方面。之后当寻找重复采集的数据样本时，一些小样本类数据的例子可能是有帮助的。2）绩效标准的选择
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2024-09-05 07:53:48
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本来可以做完的一题，可是张军老师这个大坑货之后通知我们要用GA算法，我们的多元统计分析和模糊聚类分析，神经网络这些都没有用了。但是还是把自己所学到的东西放在网上，求个心安理得，也算自己在这题上花的功夫了吧。数学建模其实挺水的，主要就是在网上找到解题的思路和matlab中对这一问题的实现代码。题目如下：A题 葡萄酒的评价 确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评
过程大概如下1.读取test.bmp文件，获取位图文件相关信息 2.计算位图元素的个数 3.读取位图数据到bitmap中 4.计算每个灰度级上像素的个数，结果存入count数组中 5.计算灰度的累积分布 6.进行直方图的均衡化，定义新的灰度对应规则存入new_color数组中 7.对所有的像素灰度值按照均衡化得到的灰度对应规则进行转换，结果存入bitmap中 8.最后将均衡化之后的数据写入到tes
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2024-03-29 20:31:17
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首先，我们先了解什么是直方图：其实我们从小就有接触直方图这东西了，好像以前数学考试很多题目都是通过直方分布图来求各种分布情况和概率其实，在OPENCV，直方图也是一个分解图像的各方面的概率，如RGB,HSV等，让我们更好利用这些概率去处理一些东西总之几个词吧：形象，方便灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表
直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。
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2024-06-04 07:46:38
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直方图均衡化 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。它统计了每一个强度值所具有的像素个数。
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2024-09-15 13:08:34
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Box-Cox变换是Box和Cox在1964年提出的一种广义幂变换方法，是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式，Box-Cox变换可以明显地改善数据的正态性、对称性和方差相等性，对许多实际数据都是
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2023-10-11 06:42:39
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1、问题描述使用直方图均衡化的手段可以增大图像的对比度，目前我们学到的都是在单通道的灰度图像处理。那么对于彩色图像该如何处理呢？
原创
2023-01-04 18:06:34
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图像的直方图是什么？直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式.它统计了每一个强度值所具有的像素个数直方图均衡化是什么？ 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法. 说得更清楚一些, 以上面的直方图为例, 你可以看到像素主要集中在中间的一些强度值上. 直方图均衡化要做的就是拉伸这个范围. 见下面左图: 绿圈圈出了 少量像素分布其上的 强度值. 对其应
目录1 直方图均衡化简介1.1 直方图均衡化概念1.2 直方图均衡化的理论基础1.3 直方图均衡化的步骤1.4 直方图均衡化应用场景2 直方图均衡化-equalizeHist()3 matplotlib.pyplot.subplot() 函数4 matplotlib.pyplot.imshow() 函数5 直方图均衡化对比参考资料1 直方图均衡化简介1.1 直方图均衡化概念直方图均衡化 (Hist
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2024-05-08 14:16:47
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图像的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到
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2023-12-31 22:07:03
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直方图均衡化及其python实现#数字图像处理 文章目录直方图均衡化及其python实现展示效果理论简介什么是直方图均衡化流程图：代码： 这里贴一下 我最近数字图像学习阶段写的代码 – github 仓库。有机会一起学习。展示效果先上一下均衡化的效果：左图是均衡化之前，右图是均衡化之后。理论简介注意这里只是对直方图均衡化进行一个简要介绍，详细的理论基础，支撑希望从书中找答案。 代码在最下面，没有使
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2024-10-28 12:44:40
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神说，要有正态分布，就有了正态分布。神看正态分布是好的，就让随机误差服从了正态分布。创世纪—数理统计1. 正态分布，熟悉的陌生人学过基础统计学的同学大都对正态分布非常熟悉。这个钟形的分布曲线不但形状优雅，它对应的密度函数写成数学表达式f(x)=12π−−√σe−(x−μ)22σ2f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2也非常具有数学的美感。其标准化后的概率密度函数f(x)=12π−−√e−x22f
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理
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2024-06-17 03:36:55
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1.harmonic_interpolation 对图像区域执行谐波插值。2.binocular_distance 使用相关技术计算校正后的立体图像对的距离值。 binocular_disparity 使用相关技术计算校正后的图像对的差异。3.illuminate 增强对比度。图像中非常暗的部分被“照亮”得更强烈，非常亮的部分被“变暗”。4.inpainting_mcf将与输入图像Image的区域
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2024-10-20 16:01:21
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写在前面：首先需要明确了解的是正负样本比例悬殊不是本质原因，而是表象，不均衡导致模型表现差的本质原因是；1.类别分布的重叠，简单来说就是不同类别的特非常接近，或者更极端的是特征没差的情况下标签却不同；2.噪声问题，很多完全没用的样本被引入，比如因为一些意外的原因标注错误的样本等；3.类别分布的子分布，举个例子：异常检测问题很多时候按照异常与正常分为两类，实际上异常样本可能有不同形式的异常，例如异常
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2023-10-31 16:39:15
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1、离散化方法——等宽法将数据的值域分成具有相同宽度的区间，区间的个数由数据本身的特点决定或者用户指定，与制作频率分布表类似。pandas 提供了 cut 函数，可以进行连续型数据的等宽离散化，其基础语法格式如下。pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)使用等宽法
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2023-08-30 11:17:17
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# Python数据归一化处理
数据归一化是一种常见的数据预处理方法，用于将不同范围的数据转化为统一的范围。在机器学习和数据分析中，数据归一化可以消除数据之间的量纲差异，使得不同特征之间具有可比性，从而提高模型的性能和结果的准确性。本文将介绍什么是数据归一化，为什么需要进行归一化以及如何使用Python进行数据归一化处理。
## 数据归一化的概念
数据归一化是指将原始数据转换为特定的范围，以
原创
2023-08-18 05:57:48
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# 数据归一化处理在Python中的应用
数据归一化处理是数据预处理的一种常用方法。在许多机器学习和数据挖掘任务中，不同特征的取值范围可能相差很大，这样会导致某些特征在模型训练中的权重过大或过小，从而影响模型的性能。归一化处理可以将不同特征的取值范围限定在一定范围内，使得模型更好地学习到特征之间的关系。
本文将介绍在Python中常用的数据归一化处理方法，包括最小-最大归一化和标准化方法，并给
原创
2023-09-29 16:35:31
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# 数据标准化处理 Python
## 1. 概述
在数据分析和机器学习中，数据的标准化处理是一个常用的步骤。标准化可以帮助我们消除数据之间的差异，使得数据更加可比较和可解释。本文将介绍数据标准化的概念、常用方法以及如何在 Python 中进行数据标准化处理。
## 2. 什么是数据标准化
数据标准化是指将不同范围和单位的数据转化为统一标准的过程。标准化可以使得数据的均值为0，方差为1，从
原创
2023-09-27 03:09:04
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